Stata recently released a new version of Stata 15. Although I don’t know many new statistical models and functions, what I am most looking forward to is that Stata 15 can directly output Word files in the program, including file content and statistical results.…
在之前的文章提過什麼是多重比較，這是在作完regression或anova之後，針對一個categorical variable進行比較。
舉具體一點的例子來說。如果你有一個categorical variable叫condition，是你的實驗情況。0是對照組，1是實驗1，2是實驗2，3是實驗3。
如果你用anova分析，你會先分析出有組間差異，這是主效應 (main effect)。但是具體是哪兩組之間有差異，還必須進一步作分析才知道。如果你沒有特定的理論依據，來針對哪幾組作比較，那你必須作多重比較 (multiple comparisons) 來知道哪兩組存在差異。
在Stata裡面，作多重比較很容易，只要在跑完anova之後，可以直接用oneway的option來作事後比較。
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許多人都對使用social media有興趣，因為這些資料就在網路上，只要找到方式下載並分析就可以，不需要與人互動或作長時間的觀察來搜集資料。
今天介紹一個好用的免費工具：Socioviz。這網站可以讓你輸入關鍵字，從中抽出相關的hashtag。
網址：http://socioviz.net/…
用迴歸分析的時候 (如果不懂迴歸分析，可參考這裡)，一種常見的作法就是同樣的dependent variable，每個模式加一些新的變數下去，這種模式之前也寫過文章介紹，叫作層次迴歸分析 (參考 什麼是層次迴歸分析 (hierarchical regression)？)，但可千萬別把這種模式與階層性線性模式搞混 (詳見 什麼是階層線性模式 (hierarchical linear modeling)?…
之前有網友問到在Stata 用HLM時，不知道該怎麼算intraclass correlation。其實之前在這篇文章 Stata: 圖解 xtreg 結果 就已經說過了。
Intraclass correlation 有人翻成級內相關，有人翻成組內相關，在下面我就簡稱 ICC。
ICC 通常是與「組」或是「級」相關的，所以在HLM裡會經常用到。ICC是個數值，代表組間的同質性，所以常用來解釋該組或該級別解釋了多少variance。
在Stata裡，其實很簡單，在跑完分析之後，用estat icc就可以了。
請見下圖，先用webuse productivity 載入資料，再用mixed指令跑HLM。
之後輸入estat icc
這怎麼解讀呢？
region 的random effect 解釋了 15% 的variance，state 與 region 兩者的random effect 解釋了 85% 的variance.…
