stata回归分析之后的数据解释。。。？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。6被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="分享邀请回答6添加评论分享收藏感谢收起2添加评论分享收藏感谢收起写回答绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！科学之前百家号在上一期的内容中，我们向大家介绍了如何通过GraphPad Prism和Excel软件来绘制森林图，从而使得回归分析的结果能够可视化。在本期内容中，我们再来介绍两款进阶的常用软件——R和Stata，教大家进一步玩转森林图。我们仍然以2016年发表在JACC杂志上的这篇文章《A Prospective Natural History Studyof Coronary Atherosclerosis Using Fractional Flow Reserve》为例，利用文章中的Table 3多因素回归结果来绘制森林图。R——统计作图神器R作为一个90后，在数据处理、统计分析、计算绘图等方面，俨然已经成为了一颗新星。尤其是R在绘图方面的突出表现，凭借强大的程序资源包，以及漂亮、高质量的图形输出，获得了一大片死忠粉的拥护。下面我们就来介绍一下，如何通过R简单的4行代码，来绘制回归分析结果的森林图。1.安装forsetplot程序包（绘制森林图）和haven程序包（导入SPSS文件）install.packages("forestplot")install.packages("haven")2.加载forsetplot和haven程序包library(forestplot)library(haven)3.准备数据文件并导入R3.1数据录入本文以SPSS软件数据录入为例，录入格式如下：3.2数据导入#用read_sav函数导入SPSS文件并命名为ForestPlotForestPlot #用attach函数将其添加到R的搜索路径中，作为当前默认数据框attach(ForestPlot)4.利用forestplot函数绘制森林图forestplot(as.matrix(ForestPlot[,1:3]), HR, LowerCI, UpperCI, graph.pos=2, zero=1, graphwidth=unit(50,"mm"), lineheight="auto", boxsize=0.1, xticks=(c(0.5,1.0,1.5,2.0,2.5)), col= fpColors(all.elements = "black"))以上参数是forestplot函数最基本的一些设置，最终生成的森林图如下图所示。当然还有很多其他参数可以对图形细节进行进一步修饰，大家可以自行尝试一下。Stata——Meta分析全才Stata功能强大，且操作简单，在Meta分析中，Stata相对于RevMan（Meta分析最常用的经典款软件）来说，它除了可以完成普通的二分类变量和连续型变量的Meta分析，还可以进行Meta回归分析、累积Meta分析、诊断试验、剂量反应关系等几乎所有的Meta分析方法，同时也可以对发表偏倚进行Egger’s检验，进行敏感性分析等，因此Stata被认为是Meta分析的全才，绘制森林图当然就不在话下。下面我们以Stata 14为例，来介绍如何绘制回归分析结果的森林图。1.安装Meta分析模块1.1在命令框输入searchmeta dialog，点击Meta分析模块的安装包链接，并点击click here to install进行安装，安装成功后显示installation complete。另，在命令框输入ssc install metan也可以进行安装。1.2在命令框输入helpmeta dialog，在弹出的界面中找到Menu creation commands，将代码进行复制，如下图所示。1.3点击Window → Do-file Editor →NewDo-file Editor，将刚刚复制的代码粘贴上去。注意：复制粘贴的时候每一行代码要完整，避免出现换行的现象。然后保存为profile.do文件，放在Stata默认保存的位置。1.4放置成功后重新启动，你会发现在User工具栏下面就多出了一个Meta-Analysis的菜单及丰富的子菜单，下面我们就可以利用这个菜单进行绘图了。2.绘制森林图2.1数据录入：点击Data → Data Editor → Data Editor（Edit）2.2点击User → Meta-Analysis → OfBinaryand Continuous(metan)，按照下图所示进行设置，点击OK完成操作。2.3Stata绘制的森林图如下图所示。在Graph界面点击Start Graph Editor，也可以对图形细节进行进一步调整，这里不再详述，留给大家自行尝试。以上是通过Stata的窗口界面进行设置来绘制森林图，图形输出的同时，在命令框也会显示对应的命令，熟练的同学也可以直接输入命令简单快速的完成森林图的绘制。metan hr lowerci upperci, label(namevar=variables)fixedeffect(HR) xlabel(0.5,1, 1.5,2,2.5) force nowt nooverall nobox null(1)通过两期的内容，我们向大家介绍了4款不同的软件来绘制回归分析结果的森林图，当然如果觉得以上方法还不够用，绘制森林图的软件也还有很多，比如进行Meta分析最经典的基本款RevMan，统计分析老大SAS等等，有兴趣的同学可以尝试一下哈。-ykh关注医咖会，轻松学习统计学~），拉你进统计讨论群和众多热爱研究的小伙伴们一起交流学习。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。科学之前百家号最近更新：简介:爱搞机器，数字评价小虫子圈作者最新文章相关文章苹果/安卓/wp
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各位大神，我在做业绩影响高管变更的回归时，假设是差的业绩会导致高管变更，其中高管变更是被解释变量，=1为变更。回归结果如图。
1.perf业绩的系数-174，我想问一下系数这么大可不可以，因为我看文献都没有这么大的，不知道我的为什么这么大？
2.perf的系数为负能解释为“业绩与高管变更负相关吗？”。因为在课本上说解释的时候是解释变量增加一单位，引起logit估计值的变化，但这种解释很晦涩，不太明白，可否给我一个明白的解释？
谢谢各位大神解答！
11:29:34 上传
一般用边际效应解释影响，而不是直接系数，可看伍德里奇的导论。logit估计完后用margins命令，也可先用probit，再用dprobit。
系数虽然很大，方差也很大，显著性也只有5%，说该变量变异很大，可检查一下是否有异常值。
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系数虽然很大，方差也很大，显著性也只有5%，说该变量变异很大，可检查一下是否有异常值。
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statax 发表于
系数虽然很大，方差也很大，显著性也只有5%，说该变量变异很大，可检查一下是否有异常值。恩恩 谢谢你的解答，真的多谢。请问你可以帮我解答下二个问题，就是怎样去解释比较好。感激不尽
本帖最后由 statax 于
15:20 编辑 mengguyu 发表于
恩恩 谢谢你的解答，真的多谢。请问你可以帮我解答下二个问题，就是怎样去解释比较好。感激不尽一般用边际效应解释影响，而不是直接系数，可看伍德里奇的导论。logit估计完后用margins命令，也可先用probit，再用dprobit。
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statax 发表于
一般用边际效应解释影响，而不是直接系数，可看伍德里奇的导论。logit估计完后用margins命令，也可先用pr ...恩恩 好的 我先看看书&&谢谢
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（图片看起来好小，哪位能告知如何放大？）
我对面板数据做多元线性回归，得出的结果如下，之前做散点图发现cpi（解释变量）和因变量的散点图不是一条线，所以担心有什么问题，老师给的报告要求是先运用OLS(Heteroskedasticity robust stand error)和GLS 估计模型，再采用固定效应模型分析面板数据，我想知道，遇到我这种问题，应该怎么解决，初学计量，好多东西不懂，哪位帮看一下，指出问题就好，就可以根据问题查资料，现在像无头苍蝇不知道怎么下手，先多谢啦！
21:32:40 上传
21:25:24 上传
我也不是很懂，但是面板数据中解释变量和被解释变量之间的关系本身就应该是好几个的吧？比如你选择的是年的面板数据，那是不是应该体现的就是这三年中，每一年两个变量间的关系呀？
清风啊明月呵 发表于
我也不是很懂，但是面板数据中解释变量和被解释变量之间的关系本身就应该是好几个的吧？比如你选择的是2010 ...多谢你好心回复哈，问了一位同学，他认为是其中两个省份和另外三个省的cpi散点图的趋势线不一样，他建议我加虚拟变量试试，另外gdppc和ripc以及cdpi之间存在多重共线性，所以斜率为负了，我都试试，有结果了还贴在这哈，晚安~
我们学的面板数据使用xtreg命令，要先设定x轴和时间轴
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论坛法律顾问：王进律师stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析_百度知道
stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析
小弟第一次用stata做面板数据的回归分析 想知道得出来的结果该怎么分析，谢谢各位大神解答了
我有更好的答案
结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显著。8-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的，关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，P值0.000，灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高，R方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就OK。
真是太感谢大神了，还想问下上面的结果如何以方程式的结果呈现出来
简单的用方程表现回归结果是：city
0.0179bases.d.
6.95P-value
采纳率：100%
你好，我想请问一下你右边这张带***星号的图是用stata怎样的代码得到的呢？我做回归值得到左边的那张图。
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