stata如何将相关系数表导出到word stata相关系数检验步骤？
stata相关系数检验步骤？
您好，打比方你有俩变量X和Y，这样的话相关系数应该是pwcorrxy这样的话就正式报告了好象意义的相关系数了。
分类数据怎么补齐缺失值？
（一）个案去除掉法(Listwise Deletion)
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案去除掉法(listwise
deletion)，确实是很多统计软件（如SPSS和SAS）设置成的缺失值处理方法。在这种方法中如果没有任何一个变量含有什么缺失数据的话，就把相按的个案从分析中清除干净。如果没有缺乏值所占比例比较好小的话，这一方法非常快速有效。再说具体详细多大的缺失比例不算“小”比例，专家们意见也必然较大的差距。有学者如果说应在5%以下，也有学者以为20%以下再试一下。但，这种方法却有很大的局限性。它是以下降样本量来积攒信息的完备，会倒致资源的大量浪费，丢落了大量封印在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删出少量对象就绝对能严重引响到数据的客观性和结果的正确性。但，当功能缺失数据所占比例会增大，特别是当缺数据非洗技能其分布时，这种方法很有可能可能导致数据再一次发生移动的方向，使得出来出现错误的结论。
（二）均值替换法(Mean Imputation)
在变量更加而所功能缺失的数据量又特有庞大无比的时候，个案去除掉法就遇见了困难，毕竟许多有用数据也同时被剔除。不断着这一问题，研究者接触了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性两类数值型和非数值型来分别并且处理。要是不完全值是数值型的，就依据该变量在其他所有对象的取值的平均值来再填充该功能缺失的变量值；假如不完全值是非数值型的，就依据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数至少的值来必须补该不完全的变量值。但这种方出现有偏肯定，所以并不被推崇。均值替换法也是有一种短除法、飞速的缺失数据处理方法。可以使用均值替换法插补缺乏数据，对该变量的均值估计也不可能产生影响。但这种方法是确立在全部副本缺乏（MCAR）的假设之上的，但是会会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）
对此一个中有缺乏值的变量，热卡填充法在数据库中找不到一个与它最有几分相似的对象，然后再用这个相似对象的值来参与填充。不同的问题肯定会选用不同的标准来对相象接受判定。最常见的是可以使用相关系数矩阵来考虑哪个变量（如变量Y）与缺失值的地方变量（如变量X）最去相关。接着把所有个案按Y的取值大小并且排序。这样变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来可以用了。与均值替换法比起，用来热卡图案填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前也很逼近。但在回归方程中，可以使用热卡再填充法容易让回归方程的误差大小改变，参数估计变得不稳定，但这种方法不使用不便，比较好前后历时。
（四）回归替换法(Regression Imputation)
进入虚空替换法简单要选择类型若干个分析和预测不完全值的自变量，接着组建回归方程大概缺失值，即用不完全数据的条件期望值对缺失值接受替换后。与上文所述几种插补方法比较好，该方法凭借了数据库中尽量多的信息，并且一些统计软件（如Stata）也早都能够然后执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是个无偏估记，但却很难忽视洗技能误差，完全相信标准差和其他未知地性质的测量值，但这一问题会随着缺乏信息的增多而变地十分严重。第二，研究者需要举例存在缺乏值原先的变量与其他变量存在地线性关系，并不一定这种关系是不必然的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多贵估算是由Rubin等人于1987年成立过来的一种数据扩充和统计分析方法，以及简单点估算的改进产物。简单的方法，重物估算技术用一系列可能的值来修改成每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后再，用标准的统计分析过程对三次替换后后才能产生的若干个数据集通过分析。后来，把充斥于各个数据集的统计结果并且综合类，能够得到总体参数的估计值。而重物估算技术并不是什么用每种的值来重命名缺失值，而是借着再产生失衡值的一个副本样本，这种方法当时的社会出了导致数据缺失而会造成的不确定性，都能够有一种更加管用的统计推测。增强这种方法，研究者可以都很不容易地，在不舍弃掉任何数据的情况下对缺失数据的未知性质并且猜想。NORM统计软件可以相对于最简便地能操作该方法
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