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No terminal você pode acompanhar as cotações do mercado, fazer negócios, abrindo e fechando posições e manter-se atualizado com notícias financeiras. Você pode escolher entre os terminais de negociação para PC, bem como para dispositivos móveis: tudo o que você precisa para tornar o seu trabalho com Forex tão conveniente quanto possível. Faça um depósito e comece a negociar o Forex Você pode começar a negociar no mercado de moeda Forex com Alpari ter qualquer quantidade de fundos em sua conta. Se você gostaria de tentar negociar Forex em uma conta real, mas para manter os riscos o mais baixo possível, tente negociar com uma conta nano. mt4 onde a moeda é negociada em eurocentros e centavos de dólar. Forex, índices Commodities Características da conta Demo Live buy vender preços 50.000 de dinheiro virtual Online, 24 horas por dia, 5 dias por semana Demo Account: Embora as contas de demonstração tentam replicar os mercados reais, eles operam em um ambiente de mercado simulado. 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NGN / USD taxas de câmbio NGN / USD taxa de câmbio Uma taxa de câmbio baseada no mercado NGN / USD irá mudar sempre que os valores de qualquer uma das duas moedas componentes mudam (neste caso, o Naira da Nigéria e dólar dos EUA). Naira nigeriano tende a se tornar mais valioso sempre que a demanda por ele é maior do que a oferta disponível. Naira nigeriano se tornará menos valioso sempre que a demanda é menor do que a oferta disponível (isso não significa que as pessoas não querem mais dinheiro, apenas significa que preferem manter sua riqueza de alguma outra forma, possivelmente outra moeda). Análise do sentimento de NGN / USD O sentimento do mercado para NGN / USD (também atenção do investidor para NGN / USD) é a atitude prevalecente geral dos investidores quanto ao desenvolvimento de preço antecipado para NGN / USD no mercado forex. Esta atitude é a acumulação de uma variedade de fatores fundamentais e técnicos, incluindo histórico de preços, relatórios econômicos, fatores sazonais e eventos nacionais e mundiais sobre NGN / USD. Previsão de NGN / USD Em finanças, a análise técnica para NGN / USD é uma metodologia de análise de segurança para prever a direção de preços de NGN / USD através do estudo de dados de mercado passados, principalmente preço e volume sobre negociação NGN / USD. Tornam nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados ​​para identificá-lo pessoalmente. Ao visitar o nosso site, você concorda com o uso do OANDA8217s de cookies de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite o site aboutcookies. org. Restringir cookies impedirá que você se beneficie de algumas das funcionalidades do nosso site. Baixar Nossas Aplicações Móveis Selecione Naira Naira O Naira é a moeda oficial de Nigéria. O Naira é subdividido em 100 kobo. O Banco Central da Nigéria é o único banco com autoridade para emitir moeda legal na Federação. Ele gerencia a quantidade de moeda em circulação para garantir a sua estabilidade e valor. A Nigéria é muito rica em petróleo, mas é politicamente instável, com infraestrutura insuficiente, corrupção governamental e má gestão macroeconômica. O país depende do seu setor de petróleo, que representa um quinto do PIB, mais de metade do orçamento total, e 95 do comércio. As reformas econômicas foram feitas como resultado da assinatura de um acordo com o FMI no Clube de Paris em agosto de 2000 e um crédito de 1 bilhão do FMI. Devido à falha da Nigéria em cumprir as taxas de câmbio e as despesas de destino, foi encerrado pelo programa do FMI em Abril de 2002. O governo nigeriano demonstrou determinação política e implementou reformas para se tornarem orientadas para o mercado, como aconselhado pelo FMI. As reformas incluíram a modernização, a contenção da inflação, a reforma dos sistemas bancários e a resolução de divergências na indústria petrolífera. Em 2003, o governo nigeriano anunciou a privatização das suas refinarias de petróleo, alterou os preços dos combustíveis e organizou a Estratégia Nacional de Desenvolvimento do Empoderamento Económico, que resultou num aumento do PIB em 2004. A moeda Naira foi introduzida em 1973, substituindo a Libra A uma taxa de dois Naira um Pound. Em 2008, havia um plano para introduzir um novo Naira que teria o valor de 100 Naira velho, mas o plano foi abandonado. Símbolos e Nomes Contas: 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500, 1.000 naira Moedas: 189, 1, 5, 10, 25, 50 kobo. 1, 2 naira Países Usando Esta Moeda Moedas Pegged Para NGN. NGN É Pegged Para: Encontrar Outras Moedas 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. A negociação com alavancagem em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos fora de bolsa sobre a margem comporta um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos. Recomendamos que você considere cuidadosamente se a negociação é apropriada para você à luz de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investir. As informações neste site são de natureza geral. Recomendamos que você procure aconselhamento financeiro independente e garantir que você entenda completamente os riscos envolvidos antes da negociação. A negociação através de uma plataforma on-line traz riscos adicionais. Consulte nossa seção jurídica aqui. As apostas de spread financeiro só estão disponíveis para clientes da OANDA Europe Ltd que residam no Reino Unido ou na República da Irlanda. CFDs, capacidades de cobertura de MT4 e rácios de alavancagem superiores a 50: 1 não estão disponíveis para residentes nos EUA. As informações contidas neste site não são direcionadas a residentes de países onde sua distribuição ou uso por qualquer pessoa seja contrária à lei ou regulamento local. A OANDA Corporation é uma Comerciante de Mercadorias Futures e Comerciante de Divisas de Varejo com a Commodity Futures Trading Commission e é membro da National Futures Association. No: 0325821. Por favor, consulte o NFAs FOREX INVESTOR ALERT onde for apropriado. As contas da OANDA (Canadá) Corporation ULC estão disponíveis para qualquer pessoa com uma conta bancária canadense. A OANDA (Canadá) Corporation ULC é regulamentada pela Organização de Regulamentação da Indústria de Investimentos do Canadá (OCRCM), que inclui a base de dados de verificação de consultores on-line da OCRVM (Relatório do Conselheiro da OICVM) e as contas de clientes são protegidas pelo Fundo Canadense de Proteção aos Investidores dentro dos limites especificados. Uma brochura descrevendo a natureza e os limites da cobertura está disponível mediante solicitação ou no site cipf. ca. OANDA Europe Limited é uma empresa registada na Inglaterra número 7110087, e tem a sua sede social no Piso 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. É autorizado e regulado pela Autoridade de Conduta Financeira. No: 542574. A OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. No 200704926K) detém uma Licença de Serviços de Mercados de Capitais emitida pela Autoridade Monetária de Singapura e também é licenciada pela International Enterprise Singapore. A OANDA Australia Pty Ltd 160 é regulada pela Comissão Australiana de Valores Mobiliários e Investimentos ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL N ° 412981) e é o emitente dos produtos e / ou serviços deste site. É importante que considere o Guia de Serviços Financeiros (FSG) atual. Declaração de Divulgação de Produto (PDS). Termos da Conta e quaisquer outros documentos relevantes da OANDA antes de tomar quaisquer decisões de investimento financeiro. Estes documentos podem ser encontrados aqui. OANDA Japan Co. Ltd. Primeiro Diretor de Negócios de Instrumentos Financeiros do Tipo I do Departamento Financeiro Local de Kanto No. 2137 Subsecretário número 1571. A negociação de FX e / ou CFDs na margem é de alto risco e não é adequada para todos. 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How to do meta analysis in stata forex

Re: st: Meta-análise de taxas Tue, 14 Sep 2004 09:40:05 -0700 Obrigado pelas sugestões. A segunda maneira que você mencionou foi o que eu tentei, mas vou jogar com meta mais. Em 12:50 PM 9/14/2004 0300, você escreveu: Meta-análise de proporções pode ser um pouco complicado. Você pode fazê-lo em STATA, entretanto, usando p. Meta 1. Uma maneira é usar a transformada Freeman-Tukey arcsin para estabilizar variâncias: Seja quotnquot seja o nominator e quotNquot o denominador para a proporção. Então pn / N. - se n0 amp Nlt50, calcule p como p 1 / (4N) - se nN amp Nlt50, calcule p como p (n-0.25) / N O tamanho do efeito seria quotpTransformedquot. Gen pTransformado asin (sqrt (n / (N1))) asin (sqrt ((n1) / (N1))) // que é aproximadamente o mesmo que quot. Gen Teta 2 asin (sqrt (n / N)) quot para grande n, N O SE seria:. SepTransf / select as opções apropriadas para meta-análise, ou para o gráfico forrest Então você pode transformar a estimativa de Sumário e os limites de CI de volta para proporções usando gen AnyProportion (sin (AnyPTransformed / 2) 2 2. Outra maneira (desde que as proporções não estejam realmente próximas de 0 ou 1, e que N seja grande) é calcular um resumo ponderado de tamanho da amostra como pSumário (n) / soma (N), onde A variância seria sqrt (pSummary (1-pSummary) / soma (N)). Você pode fazer o enredo forrest manualmente. Você não assume nenhuma heterogeneidade. Espero que isto ajude. Em 13 de setembro de 2004, às 21h47, Sona Saha escreveu: Alguém está familiarizado com qualquer rotinas ou comandos em STATA que permitem uma meta-análise de taxas Os comandos metan, meta e metacum requerem dois grupos para análise. Idealmente, gostaria muito de juntar essas taxas com opções para modelos de efeitos aleatórios ou fixos, avaliando a heterogeneidade ea capacidade de criar gráficos de Forrest. No entanto, eu não encontrei uma rotina que terá dados para apenas um grupo por estudo. Se você tiver alguma sugestão ou conselho que seria muito apreciado. Sona R. Saha, MPH Divisão de Saúde Pública Biologia e Epidemiologia Faculdade de Saúde Pública Universidade de Califórnia, Berkeley 140 Warren Hall 7360 Berkeley, CA 94720 Tel: 510 642-6265 Fax: 510 643-7316 Email: ssahaberkeley. edu Uma visão geral da meta - analysis in Stata Uma série abrangente de comandos escritos pelo usuário para a meta-análise está disponível no Stata e documentada em detalhes no recente livro Meta-Analysis in Stata (Sterne, ed. 2009, Stata Press).O objetivo desta sessão é Para descrever esses comandos, com foco nos desenvolvimentos recentes e áreas nas quais é necessário um trabalho mais aprofundado. Definiremos revisões sistemáticas e metanálises e apresentaremos o comando metan, que é o principal comando de meta-análise Stata. Faremos uma distinção entre meta-análises de ensaios clínicos randomizados e estudos observacionais, e discutiremos as complexidades adicionais inerentes às revisões sistemáticas destes últimos. As meta-análises são freqüentemente complicadas pela heterogeneidade, variação entre os resultados de diferentes estudos além do esperado devido à variação da amostragem isoladamente. A meta-regressão, implementada no comando metareg, pode ser usada para explorar razões para a heterogeneidade, embora sua utilidade na pesquisa médica seja limitada pelo número modesto de estudos tipicamente incluídos nas meta-análises e pelas muitas razões possíveis para a heterogeneidade. A heterogeneidade é uma característica marcante das metanálises dos estudos de precisão de testes diagnósticos. Vamos descrever como usar os comandos midas e metandi para exibir e meta-analisar os resultados de tais estudos. Muitos problemas de meta-análise envolvem a combinação de estimativas de mais de uma quantidade: por exemplo, efeitos do tratamento em diferentes resultados ou contrastes entre mais de dois grupos. Tais problemas podem ser abordados usando meta-análise multivariada, implementada no comando mvmeta. Descreveremos como o modelo está apto e quando ele pode ser superior a um conjunto de metanálises univariadas. Will também ilustrará sua aplicação em uma variedade de configurações. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Por favor, seja paciente como os arquivos podem ser grandes. Stata: Análise de Dados e Software Estatístico Jonathan AC Sterne, Universidade de Bristol Ross J. Harris, Universidade de Bristol Roger M. Harbord, Universidade de Bristol Thomas J. Steichen, RJRT Stata não tem Um comando de meta-análise. Usuários Stata, no entanto, desenvolveram um excelente conjunto de comandos para realizar metanálises. Em 2017, Stata publicou Meta-Analysis em Stata: Uma coleção atualizada do Stata Journal, segunda edição. Que reuniu todos os artigos do Stata Journal sobre meta-análise. Este livro está disponível para compra em stata-press / books / meta-analysis-in-stata /. Os seguintes comandos de meta-análise são todos descritos em Meta-Analysis no Stata: Uma Coleção Atualizada do Stata Journal, Second Edition. 1. metan metan é o principal comando de meta-análise Stata. A sua versão mais recente permite ao utilizador introduzir as frequências das células a partir da tabela de 2 vezes 2 para cada estudo (para resultados binários), a média eo desvio padrão em cada grupo (para resultados numéricos) ou a estimativa de efeito e erro padrão de cada estudo . Fornece uma gama abrangente de métodos para meta-análise, incluindo a metanálise de variância inversa-ponderada, e cria novas variáveis ​​contendo a estimativa do efeito do tratamento e seu erro padrão para cada estudo. Essas variáveis ​​podem então ser usadas como entrada para outros comandos de meta-análise Stata. As meta-análises podem ser realizadas em subgrupos usando a opção by (). Todos os cálculos de metanálise disponíveis em metan são baseados em métodos padrão, cuja visão geral pode ser encontrada no capítulo 15 de Deeks, Altman e Bradburn (2001). A versão do comando metan que usou gráficos Stata 7 foi renomeada como metan7 e é baixada como parte do pacote metan atualmente disponível no arquivo SSC. O arquivo de ajuda mais recente do metan fornece vários exemplos clicáveis ​​de uso do comando. 2. labbe labbe desenha um gráfico de LrsquoAbbe para dados de eventos (proporções de sucessos nos dois grupos). Metaan metaan realiza meta-análise sobre estimativas de efeitos e erros padrão. São incluídas a probabilidade de perfil ea estimação de permutação, dois algoritmos não disponíveis em metan. 4. metacum metacum realiza metanálises cumulativas e grafica os resultados. 5. metap metap combina p-valores usando o método de Fisherrsquos, Edgingtonrsquos método aditivo ou Edgingtonrsquos método de curva normal. Foi lançado em 1999 como um comando versão 6 (sem gráficos) e foi atualizado pela última vez em 2000. Ele requer que o usuário insira um p-valor para cada estudo. 6. metareg metareg faz meta-regressão. Foi lançado pela primeira vez em 1998 e actualizado para ter em conta melhorias nas instalações de estimativa da Stata e desenvolvimentos metodológicos recentes. Ele requer que o usuário insira a estimativa do efeito do tratamento e seu erro padrão para cada estudo. 7. Metafunnel metafunnel plota funil plots. Foi lançado em 2004 e usa gráficos Stata 8. Ele requer que o usuário insira a estimativa do efeito do tratamento e seu erro padrão para cada estudo. 8. confunnel confunnel traça contorno-realçado funil enredos. O comando foi projetado para ser flexível, permitindo que o usuário adicione recursos extras à plotagem de funil. 9. metabias metabias fornece testes estatísticos para a assimetria de enredo funil. Foi lançado pela primeira vez em 1997, mas foi atualizado para fornecer testes recentemente propostos que mantêm um melhor controle da taxa de falso-positivo do que aqueles disponíveis no comando original. 10. metatrim metatrim implementa o método ldquotrim e fillrdquo para ajustar o viés de publicação em funil plots. Ele requer que o usuário insira a estimativa do efeito do tratamento e seu erro padrão para cada estudo. 11. extfunnel extfunnel implementa uma nova gama de aumentos de sobreposição ao gráfico de funil para avaliar o impacto de um novo estudo sobre uma meta-análise existente. 12. metandi e metandiplot metandi facilita o ajuste de modelos hierárquicos de regressão logística para meta-análise de estudos de precisão de testes diagnósticos. Metandiplot produz um gráfico do modelo ajustado por metandi. Que deve ser o último comando de classe de estimativa executado. 13. mvmeta e mvmetamake mvmeta executam a máxima verossimilhança, a máxima verossimilhança restrita ou a estimativa do método de momentos dos modelos de metanálise multivariada de efeitos aleatórios. Mvmetamake facilita a preparação de conjuntos de dados de resumo a partir de dados mais detalhados. 14. ipdforest ipdforest é um comando poststimation que usa as estimativas armazenadas de um comando xtmixed ou xtmelogit para regressão linear ou logística multinível, respectivamente. 15. O ipdmetan ipdmetan realiza metanálise de dados de participantes individuais de dois estágios usando o método de variância inversa. 16. indireta indireta realiza comparações de tratamento indireto por pares. 17. configuração de rede configuração de rede importa dados de um conjunto de estudos relatando dados de contagem (eventos, número total) ou dados quantitativos (média, desvio padrão, número total) para dois ou mais tratamentos. 18. Importação de rede de importação de rede importa um conjunto de dados já formatado para meta-análise de rede. 19. mesa de rede mesa de rede tabula dados de meta-análise de rede. 20. O padrão de rede padrão de rede mostra que tratamentos são utilizados em quais estudos. 21. mapa de rede mapa de rede desenha um mapa de uma rede que é, ele mostra que os tratamentos são comparados diretamente com que outros tratamentos e aproximadamente quanta informação está disponível para cada tratamento e para cada comparação de tratamento. 22. conversão de rede conversão de rede converte entre os três formatos descritos no arquivo de ajuda para rede. 23. consulta de rede de consulta de rede exibe as configurações de rede atuais. 24. network unset network unset exclui as configurações de rede atuais. 25. rede meta rede meta define um modelo para ser apto: ou o modelo de consistência ou o design-by-tratamento interação inconsistência modelo. 26. classificação da rede rank rank fileiras tratamentos depois de uma meta-análise de rede foi apto. 27. rede sidesplit rede sidesplit se encaixa o nó-divisão modelo de Dias et al. (2018). 28. floresta de rede de floresta floresta desenha um enredo de floresta de meta-análise de rede dados. 29. networkplot networkplot traça uma rede de intervenções usando nós e arestas. 30. netweight netweight calcula todos os efeitos directos de pares pairwise tamanhos com suas variações, cria a matriz de projeto e estima a contribuição percentual de cada comparação direta para as estimativas de resumo da rede e em toda a rede. 31. ifplot ifplot identifica todos os loops triangulares e quadráticos em uma rede de intervenções e estima os respectivos fatores de inconsistência e suas incertezas. 32. netfunnel netfunnel traça um gráfico de funil ajustado pela comparação para avaliar efeitos de pequenos estudos dentro de uma rede de intervenções. 33. intervalplot intervalplot traça os tamanhos de efeito estimados e suas incertezas para todas as comparações pairwise em uma meta-análise de rede. 34. netleague netleague cria uma tabela de liga mostrando nas células fora da diagonal os efeitos relativos do tratamento para todas as possíveis comparações pairwise estimadas em uma meta-análise de rede. 35. sucra sucra dá a superfície sob as porcentagens cumulativas de curvas de classificação e rankings médios e produz rankogramas (gráficos de linha das probabilidades versus escalas) e gráficos de classificação cumulativa (parcelas de linha das probabilidades cumulativas versus escalas) para todos os tratamentos em uma rede de Intervenções. 36. mdsrank mdsrank cria a matriz quadrada contendo os tamanhos de efeito relativo pairwise e traça os valores resultantes da dimensão única para cada tratamento. 37. clusterank clusterank executa análise de cluster hierárquica para agrupar os tratamentos concorrentes em grupos significativos. 38. glst glst calcula um modelo de regressão logarítmica dosendentregressão de resposta usando quadrados mínimos generalizados para estimativa de tendências de estudos epidemiológicos de resposta única ou múltipla resumida. A saída deste comando pode ser útil na derivação de efeitos de resumo e seus erros padrão para inclusão em meta-análises de tais estudos. 39. metamiss metamiss realiza meta-análise com resultados binários quando alguns ou todos os estudos têm dados em falta. 40. sem e gsem Descreve como ajustar modelos de metanálise de efeitos fixos e aleatórios usando os comandos sem e gsem, introduzidos nos Stata 12 e 13, respectivamente, para modelagem de equações estruturais. 41. metacumbounds metacumbounds fornece z-valores, p-valores e limites Lan-DeMets obtidos a partir de meta-análise de efeitos fixos ou aleatórios. Ele traça os limites e z-valores através de um processo. 42. metasim metasim simula um número específico de novos estudos com base nas estimativas obtidas a partir de uma metanálise preexistente. 43. metapow metapow implementa uma abordagem para estimar o poder de um estudo recém-simulado gerado usando o programa metasim. 44. metapowplot metapowplot estima o poder de uma meta-análise atualizada, incluindo um novo estudo e gráficos de cada valor contra uma série de tamanhos de amostra. Os seguintes comandos estão documentados no Apêndice: 45. metacurve metacurve modela uma resposta como uma função de uma covariável contínua, opcionalmente ajustando para outras variáveis ​​especificadas por adjust (). 46. ​​metannt metannt destina-se a auxiliar a interpretação de metanálises de dados binários, apresentando os tamanhos de efeito de intervenção em termos absolutos, como o número necessário para tratar (NNT) e o número de eventos evitados (ou adicionados) por 1.000. O usuário insere parâmetros de design e metannt usa o comando metan para calcular as estatísticas necessárias. Este comando está disponível como parte do pacote metan. Metaninf metaninf é uma porta do comando metainf para usar metan como seu mecanismo de análise em vez de meta. Foi lançado em 2001 como um comando versão 6 usando gráficos versão 6 e foi atualizado pela última vez em 2004. Ele requer que o usuário forneça entrada no formulário necessário pelo metan. 48. midas midas fornece rotinas estatísticas e gráficas para a realização de meta-análise do desempenho do teste de diagnóstico em Stata. 49. metalr metalr grafica relações de probabilidade positivas e negativas em testes diagnósticos. Ele pode fazer meta-análise estratificada de estimativas individuais. O usuário deve fornecer as estimativas de efeito (razão de verosimilhança positiva e log negativa) e seus erros-padrão. Os comandos meta e metareg são usados ​​para cálculos internos. Este é um comando da versão 8 lançado em 2004. 50. metaparm metaparm realiza metanálises e calcula intervalos de confiança e valores p para diferenças ou razões entre os parâmetros para diferentes subpopulações de dados armazenados no formato parmest. 51. metaeff metaeff é um comando de pré-processamento para meta-análise e um companheiro para metaan que calcula os tamanhos de efeito e seus erros padrão. Nota: Podem existir comandos que apareçam no Stata Journal após a publicação da Meta-Analysis em Stata: Uma coleção atualizada do Stata Journal, segunda edição. Para obter uma lista completa de comandos de meta-análise, digite search meta no Stata. Referência Deeks, J. J. D. G. Altman e M. J. Bradburn. 2001. Métodos estatísticos para examinar a heterogeneidade e combinar resultados de vários estudos em meta-análise. Em Revisões Sistemáticas em Saúde: Meta-Análise em Contexto, 2ª Edição. Ed. M. Egger, G. Davey Smith e D. G. Altman. Londres: BMJ. Dias, S. N. J. Welton, D. M. Caldwell e A. E. Ades. 2018. Verificação da consistência na metanálise de comparação de tratamento misto. Estatísticas em Medicina 29: 932ndash944.

How to interpret summary statistics in stata forex

Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa Digital e Educação Stata FAQ Como posso obter estatísticas descritivas eo resumo de cinco números em uma linha Stata fornece o comando sumário que permite ver a média eo desvio padrão, mas não fornece os cinco números Resumo (min, q25, mediana, q75, max). Você pode usar a opção detail, mas então você obtém uma página de saída para cada variável. Se você deseja obter a média, desvio padrão e resumo de cinco números em uma linha, então você deseja obter o comando univar. O comando univar foi escrito por John R. Gleason e aparece no Stata Technical Bulletin 51. Você pode baixar univar de dentro do Stata digitando findit univar (consulte Como posso usar o comando findit para procurar programas e obter ajuda adicional para obter mais informações Sobre como usar o findit). Vamos ilustrar o uso do comando univar usando a escola secundária e além de arquivo de dados que usamos em nossas classes de Stata. Aqui você vê a saída que você obtém de resumir. Aqui está a saída que você pode obter de univar. Se você incluir a opção vlabel, ela também incluirá os rótulos de variáveis ​​na tabela. A opção boxplot exibe um mini boxplot acima de cada variável. Aqui nós usamos a opção por (feminino) para exibir tabelas separadamente para machos e fêmeas. Podemos usar as opções by (female) e onehdr para obter uma tabela com um cabeçalho que pode ser um pouco mais fácil de ler. Aqui pedimos um boxplot para a variável write e pedimos que os boxplots sejam plotados usando a mesma escala (via onescal) para que possamos comparar significativamente o boxplot dos machos e fêmeas. Você pode ver que a mediana do boxplot é maior para as fêmeas. (Se tivéssemos omitido a opção onescal, cada boxplot seria na sua própria escala). Para obter mais informações Para obter mais informações, consulte a ajuda ou o manual de referência sobre o resumo. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pela Universidade da Califórnia. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Stata Learning Module Informações e estatísticas descritivas Este módulo mostra Comandos para mostrar informações descritivas e estatísticas descritivas sobre arquivos de dados. Obtendo uma visão geral do seu arquivo O comando sysuse carrega um conjunto de dados Stata especificado que foi enviado com o Stata. Aqui vamos usar o auto arquivo de dados. O comando descrever mostra informações básicas sobre um arquivo de dados Stata. Como você pode ver, ele nos informa o número de observações no arquivo, o número de variáveis, os nomes das variáveis ​​e muito mais. O comando codebook é uma ótima ferramenta para obter uma rápida visão geral das variáveis ​​no arquivo de dados. Ele produz um tipo de livro de código eletrônico do arquivo de dados. Dê uma olhada no que produz abaixo. Outro comando útil para obter uma visão geral rápida de um arquivo de dados é o comando inspeccionar. Aqui está o que o comando de inspeção produz para o arquivo de dados automático. O comando list é útil para visualizar todos ou um intervalo de observações. Aqui olhamos para fazer, preço, mpg, rep78 e estrangeiros para as primeiras 10 observações. Criando tabelas O comando tabulate é útil para obter tabelas de freqüência. Abaixo, fazemos uma tabela para rep78 e uma tabela para estrangeiros. O comando também pode ser abreviado para tab. O comando tab1 pode ser usado como um atalho para solicitar tabelas para uma série de variáveis ​​(em vez de digitar o comando tabular repetidamente para cada variável de interesse). Podemos usar a opção plot para fazer um gráfico para mostrar visualmente os valores tabulados. Também podemos fazer tabelas de referência usando tabulate. Vamos olhar para o histórico de reparo dividido por carros estrangeiros e nacionais. Com a opção de coluna, podemos solicitar porcentagens de coluna. Observe que cerca de 86 dos carros estrangeiros recebeu uma classificação de 4 ou 5. Apenas cerca de 23 dos carros nacionais foram classificados como altamente. Podemos usar a opção nofreq para suprimir as freqüências, e apenas focar as porcentagens. Note que a ordem das opções não importa. Basta lembrar que as opções devem vir após a vírgula. Gerando estatísticas de resumo com sumário Para estatísticas de resumo, podemos usar o comando summary. Permite gerar algumas estatísticas de resumo em mpg. Podemos usar a opção detail do comando summarize para obter estatísticas de resumo mais detalhadas. Para obter esses valores separadamente para estrangeiros e domésticos, poderíamos usar o prefixo foreign: como mostrado abaixo. Note que primeiro tivemos que classificar os dados antes de usar por estrangeiros:. Esta não é a maneira mais eficiente de fazer isso. Outra maneira, que não requer que os dados sejam classificados, é usando a opção summarize () como parte do comando tabulate. Aqui está outro exemplo, mostrando o preço médio dos carros para cada nível de histórico de reparo. Resumo Forneça informações sobre o arquivo de dados atual, incluindo o número de variáveis ​​e observações e uma lista das variáveis ​​em um arquivo de dados. Produza o livro de códigos como informações para o arquivo de dados atual. Fornecer uma visão geral rápida do arquivo de dados. Liste as variáveis ​​make e mpg. Faça uma tabela de mpg. Faça uma tabela de dois sentidos de rep78 por estrangeiros. Produzir estatísticas sumárias de mpg e preço. Produza estatísticas sumárias para mpg separadamente para carros estrangeiros e domésticos. Produza estatísticas de resumo para mpg por estrangeiro (ordenação prévia não é necessária). O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pela Universidade da Califórnia. Estatísticas somáticas em Stata Depois de ter um conjunto de dados pronto para analisar1. O primeiro passo de qualquer bom projeto empírico deve ser criar estatísticas sumárias. As estatísticas de resumo são uma maneira de explorar seu conjunto de dados, encontrar padrões e talvez até mesmo refinar sua pergunta de interesse. Neste workshop, você aprenderá a usar o Stata para criar estatísticas básicas de resumo, tabelas cruzadas e tabelas cada vez mais ricas de estatísticas resumidas. Este workshop foi concebido para ensinar-lhe sintaxe, em vez de apontar e clicar comandos. A principal vantagem de escrever um arquivo do é que você sempre pode reutilizar a maior parte dele em projetos diferentes, com apenas alguns ajustes se você usar comandos Stata por ponto e clique, você será condenado a começar do zero toda vez. Usaremos um conjunto de dados do inquérito à saúde da comunidade canadiana (ESCC). Você pode encontrá-lo no caminho de inserção de pasta aqui, o conjunto de dados é U: STAFFJLStatasummarystatsprojectsummstats. dta, um subconjunto de CCHS eu criei e limpei um pouco (recode para fazer binário 0-1). Antes de começar, vamos olhar para a descrição de cada variável2: Uma tabulação simples deve ser sempre a sua primeira facada em seus dados. O comando tabulate retorna uma freqüência e tabela de distribuição cumulativa no visualizador Stata. Vamos dizer que você quer saber a proporção de entrevistado na amostra que já teve uma vacina contra gripe: Note que você pode combinar o comando tabulate com o prefixo by (ou bysort) para olhar para a tabulação de subgrupos em seu conjunto de dados. O prefixo bysort é uma combinação de por e classificar você poderia equivalentemente dividi-lo em dois comandos, mas geralmente é mais simples de usar bysort Stata primeiro classificar os dados e, em seguida, retornar as informações por categoria. Por exemplo, aqui vamos ver se os padrões de vacinas contra a gripe parecem diferentes para cada província: Se você está interessado em apenas um subgrupo, você também pode usar o qualificador if com o comando tabulate. Aqui, vamos dizer que queremos saber a freqüência de vacinas contra a gripe na amostra de Ontário: Finalmente, você pode usar o comando tabulate para fazer uma tabulação cruzada simples usando variáveis ​​categóricas. Digamos que você quer saber quantas das mulheres na amostra fumou mais de 100 cigarros em sua vida: Uma vez que você tenha tabulado seus dados, você pode começar a olhar para estatísticas de resumo diferente da freqüência. O comando resumo retorna média, desvio padrão, mínimo, máximo e freqüência. O exemplo é construído da mesma forma que o exemplo de tabulação foi. Primeiro olhamos para as estatísticas de resumo de toda a amostra, e depois olhamos para as estatísticas de subamostras (cada província). Usando o qualificador if retorna as estatísticas de resumo de um subgrupo específico. Nestes exemplos, nós nos concentramos na divisão da amostra por província, mas qualquer variável categórica pode ser usada. Em exemplos subseqüentes, veremos homens e mulheres, fumantes e não-fumantes, fisicamente ativos ou não. A forma como você olha para os seus dados depende do tipo de perguntas que você quer fazer o mais claro a sua pergunta, mais específica a sua análise pode ser. Essa combinação de comandos permite que você crie tabelas de estatísticas de resumo simples e bidirecionais simples no Stata. A primeira parte do comando (tabulate) dividirá seus dados de acordo com uma variável categórica (aqui usaremos sexo). A segunda parte dará estatísticas resumidas para outra variável (preferencialmente quantitativa). Vamos dizer que você quer saber como (se) homens e mulheres diferem no seu consumo diário de frutas e legumes: Esta tabela nos dará a média, o desvio padrão ea freqüência do consumo diário de frutas e legumes para homens e mulheres na amostra : Se você quer saber se homens e mulheres de diferentes províncias têm padrões diferentes em seu consumo diário médio de frutas e legumes, você pode usar o comando bysort novamente para fazer a mesma consulta província por província: Note que você também pode usar o if Qualificador aqui (como fizemos no tabular e resumir comandos) para olhar, digamos, uma província only3. Você também pode usar o comando tabulate, summarize () para criar uma tabela rápida de estatísticas resumidas de quatro vias. Por exemplo, se você quisesse olhar para os padrões de consumo diário de frutas e vegetais para homens e mulheres com hábitos tabágicos diferentes, você poderia criar uma tabela para isso: O resultado parece mostrar um certo padrão: os fumantes parecem comer menos frutas e Vegetais do que os não-fumantes, e as mulheres parecem comer mais frutas e vegetais do que os homens, em média4. O comando tabstat exibe estatísticas de resumo de uma série de variáveis ​​numéricas em uma tabela, possivelmente discriminada por (condicionada por) outra variável. Sem a opção by (), tabstat é uma alternativa útil para resumir porque permite especificar a lista de estatísticas a serem exibidas. Com a opção by (), o tabstat se assemelha ao tabulate usado com sua opção summarize () em que ambas as estatísticas do relatório varlist para os diferentes valores de varname. O comando tabstat permite mais flexibilidade em termos das estatísticas apresentadas e do formato da tabela. A primeira linha retornará as estatísticas (média, desvio padrão e freqüência) para 4 variáveis ​​(HWTGHTM HWTGWTK HWTGBMI PACFD) para toda a amostra. A janela de resultado se parece com a seguinte: A segunda linha diz Stata para fazer o mesmo, mas para dividir a amostra entre macho e fêmea. Este é o resultado: Observe como nós também obter o total, por isso, se você estiver interessado nas amostras de divisão eo total, não há necessidade de fazer ambos separadamente. Finalmente, a terceira linha de comando, com o prefixo bysort, fará o mesmo turno para cada província, e dividirá cada sub-amostra em macho e fêmea. Os resultados estão no mesmo formato, no entanto isso retorna subamostra (isto é, provincial) total para homens e mulheres combinados, mas não o total geral para todas as províncias: Note que você escolhe as estatísticas que são relatadas na tabela. As estatísticas disponíveis estão listadas na ajuda tabstat: O comando table calcula e exibe tabelas de estatísticas. Assim como no tabstat, você pode escolher as estatísticas que deseja reportar, mas também escolher a variável que deseja que as estatísticas sejam relatadas, bem como as variáveis ​​que você deseja que as informações sejam cruzadas. A estrutura da sintaxe é simples, mas tem um olhar mais atento: Isso fará com que uma tabela com PACFD como a variável de linha (mas somente se o valor para PACFD não for. d5), DHHSEX como a variável superrow eo conteúdo de cada célula Será média, desvio padrão e freqüência da variável FVCDTOT: Podemos fazer melhor Sim, nós podemos. Até quatro variáveis ​​podem ser especificadas no by (), assim com as três linhas, coluna e supercolumn variáveis, tabelas de sete vias podem ser exibidas. Nós não estaremos fazendo uma tabela de sete vias hoje, mas vamos olhar para uma tabela de quatro vias com superrow (uma tabela de cinco vias, se youd gosta): A sintaxe é o mesmo, só parece mais complicado. Tabela rowvar colvar supercolvar se em peso, options6 No nosso exemplo, a variável de linha é novamente PACDFD, a variável de coluna é SMK01B. Estamos usando o qualificador if para restringir a observação para o qual os valores das variáveis ​​de linha e coluna é 0 ou 1, o conteúdo das células é novamente média, desvio padrão e freqüência da variável FVCDTOT, e temos DHHSEX como um Superrow variável. A maneira de ler esta tabela é simples: um entrevistado que não se envolve em mais de 15 minutos de atividade diária e nunca fumou um cigarro inteiro come em média 5.1 unidades de frutas e legumes diariamente. Agora, um final flourish Uma tabela de quatro vias com supercolumn e superrow Aqui está o comando: tabela PACFD SMK01B FLU160 se ((PACFD. d) amp (SMK01B0SMK01B1) amp (FLU1600FLU1601)), c (média FVCDTOT sd FVCDTOT n FVCDTOT) por (DHHSEX) Agora, você pode se perguntar, eu realmente preciso fazer tudo isso apenas para olhar para estatísticas de resumo A resposta variará com base no seu nível de sofisticação, sua pergunta de pesquisa ou sua agenda de pesquisa de supervisor Para alguns, tabule E talvez tabulate, resume () será mais do que suficiente. Para outros, tabstat e tabela podem ser ferramentas muito úteis. Encorajamos você a jogar com dados e a obter um conhecimento profundo de seu conjunto de dados antes de realizar uma análise estatística mais formal. Há muitas fontes interenet boas para leituras suplementares na criação de estatísticas de resumo no Stata. Seja específico quando você insere uma consulta em um mecanismo de pesquisa e você deve encontrar muito conselho escrito pelo usuário. 1 Consulte as guias para obter dados de ltodesigt, limpeza de dados no Stata 2 Você notará alguns comandos administrativos antes do comando describe (aqui abreviado para des) 3 A sintaxe seria simplesmente: tab DHHSEX se GEOGPRV35, sum (FVCDTOT) 4 We cant Extrair inferência de olhar para os meios que seria necessário para testar se ou não qualquer destes meios é estatisticamente diferente dos outros. No entanto, olhar para estas estatísticas de resumo é um bom começo investigar padrões nos dados. 5 Neste conjunto de dados. D é um código de dados em falta 6 Escreva a tabela de ajuda na janela de comandos do Stata para uma apresentação detalhada dos recursos deste comando.