統計分析

Stata 在作不同的分析時，會要求不同的資料格式，而資料格式指的是資料是長格式 (long format) 還是寬格式 (wide format)。一般而言，如果你不是panel data，通常寬格式就可以了。如果你是panel data，也就是你的outcome variable測量了許多次，那大部分的情況下你都必須將資料轉換為長格式。

不過這部分每個統計軟體不一樣，像SPSS的repated ANOVA，用寬格式即可，但在Stata裡面，repeated ANOVA必須將資料轉換為長格式才可以。

那究竟什麼是長格式，什麼是寬格式呢？

寬格式比較直觀，我們從寬格式說起。如果你的outcome測量了三次，那你的資料可能如下：

uid outcome1 outcome2 outcome3

1         100             90          95

換言之，寬格式一個人只有一筆資料，用不同的欄位來代表不同時間的測量。

長格式的話，就不一樣，一個人有多筆資料，欄位相同，但多了時間變數。

長格式如下：

uid time outcome

1      1       100

1      2         90

1      3         95

那在Stata裡面，該怎麼作呢？這透過reshape這個指令。在Stata 的說明裡面，說的挺清楚的：

如果從寬格式轉換成長格式，指令如下：

reshape long outcome, i(uid) j(time)

要作轉換之前，你必須確保outcome前面部分是相同的，後面指的是時間，像之前例子說的outcome1, outcome2

在指令裡面，i後面括號放的是區別每一筆紀錄的變數，j後面放的是新變數，用來區別時間的。轉換之後，這個值就是outcome變數名稱的值。

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之前寫過什麼是結構方程模式分析？(What is structural equation model?)，Amos的教學文章也有很多讀者留言，希望能再繼續寫下去。不過開始教職之後，整天想的都是如何拼publication，只能在空閒之餘，抽點時間來寫部落格，還希望大家包涵。最近由於要帶學生作SEM，所以希望能把一些東西寫寫，也順便理清自己的觀念。

我最常遇到別人問的問題就是：要作結構方程式分析，要進行哪些步驟？

說這麼多，不如來看這張圖：

圖挺清楚的，我就不多說了。各個步驟其實還有一些細節，這就以後再說。

這張圖出自Principles and Practice of Structural Equation Modeling，這是一本非常好的SEM教科書。如果你觀念不清楚，或是不知道該怎麼實作，這本書提供很好的指引。

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