今天收到 Stata寄來的廣告信，上面寫著：Stata 11 已經開始販售了，而且7月27號就會開始郵寄！
有什麼新功能呢？處理missing values的常用功能Multiple imputation，現在可以作univariate imputation, multivariate imputation, MI。另外，graph上也支援多種字型與符號，這可讓圖表完全交由Stata處理。
Variable manager看起來也大幅改進，界面有親和力不少！
Factor variable以往跑regression都要先處理interaction，現在有了新方式可以用了。官方的說明如下：「Stata now handles factor (categorical) variables elegantly.…
Effect size (效應值) 是比較兩個變數對dependent variable的影響。在OLS regression裡，我們都是看1個unit change會影響多少的dependent variable。但問題來了，如果兩個變數之間，range差異很大，要怎麼比較呢？
拿性伴侶的例子來說好了，在model 4裡，增加一歲會導致增加-.0185個性伴侶，但增加1塊錢的薪水，增加-.0000145人。這時候我們能說年紀比薪水的影響更大嗎？當然不行！
這時候就可以考慮用effect size了。Effect size簡單地說，就是Standardized regression coefficient，也就是如果你將每個變數都standardized之後，再跑OLS regression，得到的就會是effect size。其它同義詞如下：
Standardized regression coefficient = path coefficient = beta weight = effect size
在Stata裡，如果想要看effect size，在regress的指令後面加上, beta就可以了。
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不管是什麼樣的資料庫，一定都會有 missing value。處理missing value最常見的方式就是listwise deletion，就是所有值都有的才保留，不符合的就刪掉。當然，處理missing value還有其它方式，像是multiple imputation，不過這不在今天討論的範圍，今天只講listwise deletion，以及該怎麼在stata裡面處理。
Stata version 7及之前版本，missing value只有一個值，就是 .…
Stata: 處理Missing Value Read More »
上回這篇Stata: (Kuso) 性伴侶人數研究 帶來不少流量，看來大家都對這檔事滿有興趣的…不過沒人留言要看結果，再加上我快被報告逼瘋了，於是就一拖再拖 @@ Anyway, 跑regression很簡單，接著上次的code，我跑的程式如下，有興趣的自己可以replicate結果：
regress dpartners dmale age dblack dother dincome if (dwidowed!=.)…
Stata: (Kuso) 性伴侶人數研究 結果篇 Read More »
人在寫報告的時候，總是會有一堆奇思幻想。關於報告本身的聯想與進展並不多，想的都是一些有的沒的。小的在下為了推廣Stata，並為了娛樂大家，不惜犧牲形象，想出勁爆話題，讓大家學習統計時，印象更加深刻。請不要以有色眼光看待此kuso研究和想出這研究的人…
所用的資料庫仍是Stata: 敘述統計(descriptive statistics)所用的GSS 2000。一開始資料要做很多recode和產生很多虛擬變項(dummy variable)，這方面不熟的就從Stata: 敘述統計(descriptive statistics) 看起。變數後面括號的英文為該變數在GSS 2000裡的variable name。
我們想知道的是：有什麼因素可以預測性伴侶人數(partners)？很直覺的就會想到幾個因素：種族(race)、年紀(age)、收入(income)、性別(sex)、婚姻狀況(marital)。
如果是這樣，就不叫惡搞了 XD 所以小弟想了兩個假設：
當控制了上述變數之後：
1.…
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