Analisando pesquisa dados em stata forex

AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria Stat ao oferecer um presente Stata Topics Survey Data Analysis O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade De Californiamands para analisar dados de pesquisa A Stata fornece duas maneiras de analisar os dados da pesquisa. Depois de uma descrição das duas maneiras, há uma tabela para ajudá-lo a decidir qual escolher. A pesquisa Comandos O modo preferido é usar a família de comandos que começam com svy:. (Consulte a pesquisa de ajuda no Stata para obter uma lista de comandos que podem ser executados após svy :) Esses comandos foram projetados especialmente para analisar dados de pesquisas de amostra. Antes que qualquer um dos comandos de estimativa da pesquisa possa ser usado, o comando svyset deve ser usado para especificar uma ou mais das variáveis ​​que descrevem a estratificação, o peso da amostragem e as variáveis ​​da unidade de amostragem primária. Você pode tentar o svyset executando os seguintes comandos: neste exemplo dos dados do DHS da Tanzânia de 1999, a earea variável (área de enumeração) é a PSU, o peso de probabilidade é o peso de probabilidade e urbrur (urbano-rural) é o identificador do estrato. Estes valores permanecem em vigor até serem apagados ou reiniciados. Se você salvar os dados, esses valores serão salvos com os dados e entrarão na próxima vez que você usar o arquivo de dados. Agora poderíamos usar qualquer um dos comandos de estimativa da pesquisa. Por exemplo, a média de uma variável do conjunto de dados pode ser estimada da seguinte forma: o Stata primeiro relata os nomes das variáveis ​​que foram definidas com o comando svyset e algumas estatísticas sobre os dados usados ​​na computação. É uma boa idéia ter certeza de que os nomes das variáveis, o número de estratos e o número de PSUs relatadas estão corretos. O número de observações com dados não faltantes (4029) e o tamanho da população representada pelas observações (4029) também são relatados (esses pesos são normalizados). Após qualquer um dos comandos de estimativa de pesquisa, você pode usar o comando de teste para testar hipóteses lineares e lincom para calcular combinações lineares de estimativas. Esses comandos especiais ajustam adequadamente as estatísticas de teste para o projeto da amostra. Por exemplo, para testar se as mulheres urbanas têm menos filhos do que as mulheres rurais: Análise de subpopulação Ao usar os comandos svy para analisar apenas uma parte da amostra (uma subpopulação), é importante analisar todo o conjunto de dados e usar a Opção subpop para identificar as observações que você deseja incluir na estimativa. Isso ocorre porque o Stata precisa ter informações de cada observação na amostra para calcular a variação, o erro padrão e os intervalos de confiança, mesmo que apenas as observações na sub-amostra sejam necessárias para calcular meios, proporções e coeficientes de regressão. Para usar a opção subpop, você precisa gerar uma variável que tenha um valor de 1 para as observações em sua subpopulação e um valor de 0 para aqueles que devem ser excluídos. Aqui é um exemplo em que calculamos a média de numkids para as pessoas que vivem em Zanzibar (a variável zanzibar tem um valor de 1): Observe que o número de observações de subpopulação está listado como 969. É uma boa idéia verificar esse número para fazer Certifique-se de que sua variável de subpop esteja funcionando como esperado. Seria incorreto usar a opção if para subconjunto dos dados: O número de PSUs está incorreto, de modo que o erro padrão e o intervalo de confiança também estão incorretos. Observe que a estimativa da média é a mesma. Este é apenas um exemplo de como os resultados podem ser diferentes quando você subconta os dados. Para algumas variáveis, a diferença pode ser muito menor ou muito maior. É melhor usar sempre a opção subpop ao analisar uma subpopulação com o comando svy. Usando o poupé e o cluster robusto () Opções A segunda maneira de analisar os dados da pesquisa é usar os comandos de estimativa que permitem o pote e opções de cluster robustas. Os comandos de estimativa quando usados ​​com o pote e as opções robustas do cluster controlam adequadamente os pesos de amostragem e o agrupamento. No entanto, não há opção para especificar a variável de estratificação. Como resultado, o erro padrão pode ser maior do que seria usar e comando svy. O seguinte conjunto de comandos demonstra a diferença entre logit (sem estrato) e svylogit (com stratum): Escolhendo um método A tabela a seguir compara os dois métodos disponíveis para analisar dados de uma pesquisa de amostra: AVISO: O grupo de consultoria IDRE estatística estará migrando O site do WordPress CMS em fevereiro para facilitar o manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria Stat ao oferecer um presente Stata Topics Survey Data Analysis O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade De Californiamands para analisar dados de pesquisa A Stata fornece duas maneiras de analisar os dados da pesquisa. Depois de uma descrição das duas maneiras, há uma tabela para ajudá-lo a decidir qual escolher. A pesquisa Comandos O modo preferido é usar a família de comandos que começam com svy:. (Consulte a pesquisa de ajuda no Stata para obter uma lista de comandos que podem ser executados após svy :) Esses comandos foram projetados especialmente para analisar dados de pesquisas de amostra. Antes que qualquer um dos comandos de estimativa da pesquisa possa ser usado, o comando svyset deve ser usado para especificar uma ou mais das variáveis ​​que descrevem a estratificação, o peso da amostragem e as variáveis ​​da unidade de amostragem primária. Você pode tentar o svyset executando os seguintes comandos: neste exemplo dos dados do DHS da Tanzânia de 1999, a earea variável (área de enumeração) é a PSU, o peso de probabilidade é o peso de probabilidade e urbrur (urbano-rural) é o identificador do estrato. Estes valores permanecem em vigor até serem apagados ou reiniciados. Se você salvar os dados, esses valores serão salvos com os dados e entrarão na próxima vez que você usar o arquivo de dados. Agora poderíamos usar qualquer um dos comandos de estimativa da pesquisa. Por exemplo, a média de uma variável do conjunto de dados pode ser estimada da seguinte forma: o Stata primeiro relata os nomes das variáveis ​​que foram definidas com o comando svyset e algumas estatísticas sobre os dados usados ​​na computação. É uma boa idéia ter certeza de que os nomes das variáveis, o número de estratos e o número de PSUs relatadas estão corretos. O número de observações com dados não faltantes (4029) e o tamanho da população representada pelas observações (4029) também são relatados (esses pesos são normalizados). Após qualquer um dos comandos de estimativa de pesquisa, você pode usar o comando de teste para testar hipóteses lineares e lincom para calcular combinações lineares de estimativas. Esses comandos especiais ajustam adequadamente as estatísticas de teste para o projeto da amostra. Por exemplo, para testar se as mulheres urbanas têm menos filhos do que as mulheres rurais: Análise de subpopulação Ao usar os comandos svy para analisar apenas uma parte da amostra (uma subpopulação), é importante analisar todo o conjunto de dados e usar a Opção subpop para identificar as observações que você deseja incluir na estimativa. Isso ocorre porque o Stata precisa ter informações de cada observação na amostra para calcular a variação, o erro padrão e os intervalos de confiança, mesmo que apenas as observações na sub-amostra sejam necessárias para calcular meios, proporções e coeficientes de regressão. Para usar a opção subpop, você precisa gerar uma variável que tenha um valor de 1 para as observações em sua subpopulação e um valor de 0 para aqueles que devem ser excluídos. Aqui é um exemplo em que calculamos a média de numkids para as pessoas que vivem em Zanzibar (a variável zanzibar tem um valor de 1): Observe que o número de observações de subpopulação está listado como 969. É uma boa idéia verificar esse número para fazer Certifique-se de que sua variável de subpop esteja funcionando como esperado. Seria incorreto usar a opção if para subconjunto dos dados: O número de PSUs está incorreto, de modo que o erro padrão e o intervalo de confiança também estão incorretos. Observe que a estimativa da média é a mesma. Este é apenas um exemplo de como os resultados podem ser diferentes quando você subconta os dados. Para algumas variáveis, a diferença pode ser muito menor ou muito maior. É melhor usar sempre a opção subpop ao analisar uma subpopulação com o comando svy. Usando o poupé e o cluster robusto () Opções A segunda maneira de analisar os dados da pesquisa é usar os comandos de estimativa que permitem o pote e opções de cluster robustas. Os comandos de estimativa quando usados ​​com o pote e as opções robustas do cluster controlam adequadamente os pesos de amostragem e o agrupamento. No entanto, não há opção para especificar a variável de estratificação. Como resultado, o erro padrão pode ser maior do que seria usar e comando svy. O seguinte conjunto de comandos demonstra a diferença entre logit (sem estrato) e svylogit (com stratum): Escolhendo um método A tabela a seguir compara os dois métodos disponíveis para analisar dados de uma pesquisa de amostra: