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1 如何利用 Stata 進行統計分析 - 進階篇 慈濟醫學中心 / 研究部王仁宏 /Paul Wang paulwang@tzuchi.com.tw 分機 17651

2 課程目標 讓同仁能熟悉利用 Stata 進行下列分析 描述性統計 統計量 交叉表 統計圖 推論性統計 相關分析 差異分析 迴歸分析 [ 註 ] 此次課程講義內容皆以 Stata/SE 13 進行示範教學!! Back to basic!!

3 Outline Stata 操作環境介紹前情提要!! 基本操作 資料匯入 / 編碼 如何利用 Stata 進行 推論性統計分析 ( 進階 ) Unit 1. 相關分析 卡方檢定 McNemar Test Unit 2. 差異分析 Independent/Paired t Test ANOVA Unit 3. 迴歸分析 Correlation coefficients Linear Regression Logistic Regression

4 前情提要!! 1. STATA 操作環境介紹

5 操作視窗 (1/2) 0. 文字 / 圖形工具列 4.Variables 1.Review 2.Results 3.Command

6 0. 文字 / 圖形工具列 操作視窗 (2/2) 方便使用者採用點選的方式執行指令 1.Review 凡走過必留痕跡 ( 指令集 ) 記錄所有曾執行過的程式或指令 2.Results 分析結果 記錄執行程式的過程與結果 3.Command 一個口令 / 一個動作 即時撰寫及執行程式或指令 4.Variables 同時僅能分析一個資料檔 列出目前分析資料檔中所有變數名稱與屬性

7 工具列視窗 文字工具列 類似 SPSS 的 Menu Bar 可透過點選方式完成統計分析或繪製統計圖形 圖形工具列 捷徑 Open Print Results Viewer Do-file Editor Data Editor (Browse) Clear morecondition Save Log Begin Graph Data Editor Variables Manager Break

8 前情提要!! 2. 基本操作 -- 資料匯入 / 編碼

9 範例資料 (lbw1.dta) Hosmer & Lemeshow(2000) 研究影響出生嬰兒低體重因素的資料 資料筆數共 189 筆 資料包含 : 嬰兒出生體重 (bwt) 是否低體重 (<2500g)(low) 媽媽的年齡 (age) 最後一次月經時體重 (lwt) 種族 (race) 抽菸 (smoke) 是否早產 (ptl) 高血壓病史 (ht) 子宮煩躁 (ui) 妊娠第一期看診次數 (ftv)

10 從 Excel 匯入資料 Step 1. 開啟 Import 功能 File Import Excel spreadsheet Step 2. 選擇 Excel 資料檔 (lbw.xls) 勾選 Import first row as variable names Excel Stata Stata 指令 import excel "D:\Stata\lbw.xls", sheet("sheet1") firstrow

11 常見資料處理情況 1. 標註各變項的文字說明 Ex: 將 id 標註文字說明為 identification code 2. 定義變數中各數值代表意義 Ex: 是否低體重 (<2500g)(low) 0: No/ 1:Yes 3. 文字變項編碼 Ex: 將 smoke 中 nonsmoker 及 smoker 分別編碼為 1 及 2 4. 重新編碼 Ex: 將 nonsmoker 及 smoker 分別編碼為 0 及 1 5. 連續變項轉成類別變項 Ex: 年齡分組 (1: <30 y/o/ 2: 30 y/o)

12 如何利用 STATA 進行 PART II. 推論性統計分析?

13 母體與樣本 母體 Population X 1, X 2,,X N Sampling Experiment 樣本 Sample x 1,,x n H 0 vs H 1 Parameter 參數 推論 Inference 描述 Descriptive Statistics 統計量

14 推論性統計分析 -- UNIT 1. 相關分析

15 質性 ( 類別 ) 資料的分析 質性 ( 類別 ) 資料特質 不能作個人量化量測, 它是關於有沒有存在某種特質的資料 例如 : 有無抽菸 / 喝酒 / 嚼檳榔 依感興趣的特質將資料分組, 例如 : 高血壓 老年人 BMI 觀測到的是次數, 呈現方式為列聯表 (Contingency Table) 關心什麼? 兩個變數有沒有相關? 獨立性 危險因子有疾病沒有疾病總計 有暴露 a b a+b 沒有暴露 c d c+d 不同族群中某項特質的分佈是否相似? 同質性 實驗組 vs 對照組治療成功的比例有差? 比例差異顯著性

16 分析方法 樣本為獨立樣本 卡方檢定 1 < 注意事項 > 2X2 列聯表, 所有格子的期望值都要大於 5 更大的列聯表, 各格的期望值不要小於 1, 且期望值小於 5 的格數不要超過 20% 如果發生上述情況, 應採用 Fisher Exact Test 樣本為配對或非獨立 McNemar s Test 2 適用時機 :Matched Before-and-after design 發生車禍前後是否習慣性繫安全帶?

17 推論性統計分析 -- UNIT 1-1. 卡方檢定

18 範例 -- 卡方檢定 Example: 欲探討母親抽菸與嬰兒低體重之相關性 獨立樣本 H 0 : 母親抽菸與嬰兒低體重無關 ( 抽菸與不抽菸嬰兒出現低體重比例相同 ) H 1 : 母親抽菸與嬰兒低體重有關 ( 抽菸與不抽菸嬰兒出現低體重比例不相同 ) 觀測值 (O) E ij n P i. P. j 期望值 (E) 檢定統計量 = ~χ 2 (1) P-value<0.05 母親抽菸與嬰兒出生低體重顯著相關!!

19 利用 Stata 進行卡方檢定 (1/3) Stata Statistics Summaries, tables and tests Frequency tables Two-way table with measures of association 交叉分析利用表格的方式幫助分析者掌握 資料分佈情況 ( 次數 百分比 統計量 ) 快速檢視類別變項間的相關性

20 利用 Stata 進行卡方檢定 (2/3) 設定包括 : 列 欄變項 統計檢定, 比例呈現方式 1 2 3

21 利用 Stata 進行卡方檢定 (3/3) Stata 指令 tabulate smoke low, chi2 exact row 孕婦吸菸與嬰兒低體重顯著相關 (p-value=0.026*)

22 推論性統計分析 -- UNIT 1-2.MCNEMAR TEST

23 範例 --McNemar Test Example: 醫院想分析評鑑與員工發生睡眠困擾是否有關假設去年沒有評鑑, 今年有評鑑相依樣本 評鑑後 評鑑前 a c b d P 值 =0.039 評鑑與睡眠困擾的比例增加顯著相關

24 利用 Stata 進行 McNemar 檢定 Stata 於 Command 視窗輸入指令 mcci 評鑑與睡眠困擾的比例增加顯著相關

25 推論性統計分析 -- UNIT 2. 差異分析

26 差異比較 (1/2) 統計學家發明了許多統計檢定方法 單一樣本檢定平均數 Z test(σ 已知 ), T test(σ 未知 ) 兩組樣本檢定平均數 Independent T Test ( 獨立 ) Paired T Test ( 相依 ) 中位數 Wilcoxon rank-sum test ( 獨立 ) 較受重視 Wilcoxon signed-rank test ( 相依 ) Mean 有差異 A B Variation 有差異 A B

27 差異比較 (2/2) 兩組或多組樣本檢定平均數 For 2 Groups F=t 2 方法一 利用 T Test 進行兩兩比較 過度檢定 (overtesting) 需要選擇合適的顯著水準, 讓 Overall Type I error 控制 方法二 變異數分析 (ANOVA, F-test) 檢定所有組別平均數是否有顯著差異的整體量測方式 前提假設 1. 所有觀測值是獨立的 每個觀測值彼此不相關 2. 每一組內觀測值呈常態分布 3. 變異同質性 每一組內變異數與他組相同 ANOVA 只要樣本數夠大 每組樣本數相近效果就不錯!!

28 推論性統計分析 -- UNIT 2-1.INDPENDENT T TEST

29 利用 Stata 進行 Independent T Test(1/3) Stata Statistics Summaries, tables and tests Classical tests of hypotheses t test(mean-comparison test)

30 利用 Stata 進行 Independent T Test(2/3) 設定包括 : 選擇 Two-sample using groups outcome 變項 組別變項及決定變異數是否不等!!

31 利用 Stata 進行 Independent T Test(3/3) Example: 檢定孕婦抽菸與否其嬰兒之平均體重是否相等!! Stata 指令 ttest bwt, by(smoke) 自動計算檢定統計量及 P-value 孕婦抽菸與否其嬰兒之平均體重有顯著差異!!

32 推論性統計分析 -- UNIT 2-2.PAIRED T TEST

33 利用 Stata 進行 Paired T Test(1/3) Stata Statistics Summaries, tables and tests Classical tests of hypotheses t test(mean-comparison test)

34 利用 Stata 進行 Paired T Test(2/3) 設定包括 : 選擇 Paired 設定成對變項 1 成對變項 2!! 1 2 3

35 利用 Stata 進行 Paired T Test(3/3) Example: 檢定減重前後體重是否有顯著不同!! Stata 指令 ttest Before == After 自動計算檢定統計量及 P-value 減重前後體重顯著差異!!

36 推論性統計分析 -- UNIT 2-3.ANOVA

37 利用 Stata 進行 ANOVA(1/5) Stata Statistics Linear models and related ANOVA/MANOVA One-way ANOVA

38 利用 Stata 進行 ANOVA(2/5) 設定包括 : 選定 Response 變項 Factor 變項及決定多重比較 (multiple comparison) 的方法!! 1 2 3

39 利用 Stata 進行 ANOVA(3/5) Example: 比較不同種族間嬰兒的平均體重是否相同!!

40 利用 Stata 進行 ANOVA(4/5) (1)ANOVA Table Stata 指令 oneway bwt race, bonferroni F 檢定之 P-value=0.0081<0.05 不同種族間出生嬰兒的平均體重不盡相同!!

41 利用 Stata 進行 ANOVA(5/5) (2)Post-hoc Test 從 Bonferroni 的 post-hoc test 結果發現 : 黑人嬰兒的平均體重顯著低於白種人 (p=0.048)!! 其他種族嬰兒的平均體重顯著低於白種人 (p=0.028)!! 黑人與其他種族嬰兒的平均體重無顯著差異 (p=1.000)!!

42 推論性統計分析 -- UNIT 3. 迴歸分析

43 使用時機 兩個連續變數之關係 當兩個變項之間存有某種連動的變化趨勢, 則稱他們之間是相關的 研究常需同時審視兩個變項的資料 (ex: 身高 體重 ) 兩個變項之間是否有關連 (relationship) 關連的強弱 統計圖形 散佈圖 (Scatter Plot) 統計量 相關係數 (Correlation Coefficient) 瞭解兩個變項之間的線性關係

44 相關性的強弱 完全正相關 完全負相關 正相關 負相關 可用相關係數 (r) 的大小進行判斷越接近 +1 or -1 代表線性相關程度越強!! 沒有直線關係 沒有直線關係但有非線性相關

45 各種相關係數 皮爾森相關係數 (Pearson correlation coefficient) 主要是測量兩連續變數間關係的強弱 需符合常態假設 斯皮爾曼等級相關係數 (Spearman rank C.C.) 主要是測量兩等級變項間關係的強弱 不需常態假設 Spearman 等級相關係數屬於無母數的統計方法它對離群質較不敏感!! 通常用於非常態之連續變數相關或是兩個序位變項間的一致性!!

46 推論性統計分析 -- UNIT 3-1. 相關係數

47 皮爾森相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (1/4) Stata Statistics Summaries, tables and tests Summary and descriptive statistics Pairwise correlations

48 皮爾森相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (2/4) 設定包括 : 選擇欲比較變項 勾選 Print significance level for each entry 以呈現檢定 p-value!! 1 2 H 0 : 兩變項無顯著相關 (r=0) H 1 : 兩變項顯著相關 (r 0)

49 皮爾森相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (3/4) Example: 檢定孕婦懷孕前體重 (lwt) 與嬰兒出生體重 (bwt) 是否相關!! Stata 指令 pwcorr lwt bwt, sig 孕婦懷孕前體重與嬰兒出生體重顯著相關 (p=0.011)!! 但相關程度僅達低度正相關 (r=0.19)!!

50 皮爾森相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (4/4) Stata 指令 scatter bwt lwt lfit bwt lwt 孕婦懷孕前體重與嬰兒出生體重低度正相關 (r=0.19)!!

51 斯皮爾曼等級相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (1/3) Stata Statistics Nonparametric analysis Test of hypotheses Spearman s rank correlation

52 斯皮爾曼等級相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (2/3) 設定包括 : 選擇欲比較變項 勾選需要呈現的統計量 ( 相關係數 觀察個數 p-value)!! 1 2 H 0 : 兩變項無顯著相關 (rs=0) H 1 : 兩變項顯著相關 (rs 0)

53 斯皮爾曼等級相關係數 利用 Stata 計算相關係數 (3/3) Example: 檢定孕婦懷孕前體重 (lwt) 與嬰兒出生體重 (bwt) 是否相關!! Stata 指令 spearman lwt bwt, stats(rho obs p) 孕婦懷孕前體重與嬰兒出生體重顯著相關 (p=0.0006)!! 但相關程度僅達低度正相關 (r=0.25)!!

54 推論性統計分析 -- UNIT 3-2. 迴歸分析

55 迴歸分析 (Regression) 迴歸 (regression) 以一個自變項 (independent variable) 的變化來預測或解釋另一個應變項 (dependent) 的變化 < 例如 > 1. 以身高來預測體重 2. 以指考成績來預測大一第一學期的成績 3. 以年齡來預測血中膽固醇濃度 4. 預測食鹽攝取量對血壓值的影響 5. 以氣溫來預測飲料的銷售量

56 相關係數與迴歸分析

57 利用 Stata 進行迴歸分析 (1/6) Stata Statistics Linear models and related Linear regression

58 利用 Stata 進行迴歸分析 (2/6) 設定包括 : 選擇依變項 (Dependent variable) 及自變項 (Independent variables)!! 1 2 [ 註 ] 自變項設定請參考下一頁!!

59 利用 Stata 進行迴歸分析 (3/6) 1 2 自變項設定需區分 : 連續變項 (Continuous variable)!! 類別變項 (Factor variable) 需選定比較基準!! 逐一增加 (Add to varlist)!! 按確定 (OK)!! 3 4

60 利用 Stata 進行迴歸分析 (4/6) Example: 分析與嬰兒出生體重相關的因子!! 考慮之影響因子 Response 抽菸 (smoke) 高血壓病史 (ht) 子宮煩躁 (ui) 種族 (race) 最後一次月經時體重 (lwt) 嬰兒出生體重 (bwt) Continuous outcome

61 利用 Stata 進行迴歸分析 (5/6) Stata 指令 regress bwt ib(first).smoke ib(first).race lwt ib(first).ht ib(first).ui 亦可簡寫成 regress bwt i.smoke i.race lwt i.ht i.ui (1)Model Summary F 檢定 P-value<0.05 此迴歸模式是合用的 ( 統計顯著 )!! Adjusted R^2= Model 整體解釋效果不是很好!!

62 利用 Stata 進行迴歸分析 (6/6) (2)Coefficients 孕婦的種族 最後一次月經時體重 (+) 及是否抽菸 (-) 高血壓病史 (-) 子宮煩躁 (-) 與胎兒出生體重顯著相關!!

63 推論性統計分析 -- UNIT 3-3. 邏輯斯迴歸分析

64 邏輯斯迴歸分析 邏輯斯迴歸 (Logistic Regression) 當我們考慮的迴歸模型中依變數為二元類別資料 (ex: 有病 / 沒病 ) 時則此迴歸模型稱為邏輯斯迴歸 自變數可為連續型或類別型變數 當自變數只有一個稱為簡單邏輯斯迴歸 (Simple) 當自變數超過一個以上稱為多元或複邏輯斯迴歸

65 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (1/6) Stata Statistics Binary outcomes Logistic regression

66 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (2/6) 設定包括 : 選擇依變項 (Dependent variable) 及自變項 (Independent variables) & Reporting 中勾選 odds ratio!! 1 2 [ 註 ] 自變項設定請參考下一頁!! 3 4

67 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (3/6) 1 2 自變項設定需區分 : 連續變項 (Continuous variable)!! 類別變項 (Factor variable) 需選定比較基準!! 逐一增加 (Add to varlist)!! 按確定 (OK)!! 3 4

68 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (4/6) Example: 分析與嬰兒出生低體重相關的因子!! 考慮之影響因子 Response 抽菸 (smoke) 高血壓病史 (ht) 子宮煩躁 (ui) 種族 (race) 最後一次月經時體重 (lwt) 嬰兒出生低體重 (low) Binary outcome

69 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (5/6) Stata 指令 logit low ib(first).smoke ib(first).race lwt ib(first).ht ib(first).ui, or 亦可簡寫成 logit low i.smoke i.race lwt i.ht i.ui, or (1)Model Summary Pseudo R^2= 類似 R^2 越大越好!! Stata 指令 estat gof P-value>0.05 Model fit 還不錯!!

70 利用 Stata 進行邏輯斯迴歸分析 (6/6) (2)Odds ratio 孕婦的種族 最後一次月經時體重 (-) 及是否抽菸 (+) 高血壓病史 (+) 子宮煩躁 (+) 與胎兒出生低體重顯著相關!!

71 Do-file 範例程式 請參考 DO file 範例程式.do

72 Review Stata 操作環境介紹 & 基本操作 如何利用 Stata 進行 推論性統計分析 ( 進階 ) Unit 1. 相關分析 卡方檢定 McNemar Test Unit 2. 差異分析 Independent/Paired t Test ANOVA Unit 3. 迴歸分析 Correlation coefficient(r) Linear Regression Logistic Regression

73 資料型態與適用統計方法 欲檢定的變項 / 依變項 (Y) 兩組 欲進行比較的組別數 / 自變項 (X) 類別 三組或以上 獨立樣本相依樣本獨立樣本相依樣本 連續 連續資料欲檢定的情形 : 集中趨勢 (central tendency) 相關分析 常態假設或中央極限定理成立 常態假設或中央極限定理不成立 類別資料 兩個類別 三類以上 Independent t-test Wilcoxon rank-sum test 卡方檢定 (Yate 修正 ) 卡方檢定 Paired t-test Wilcoxon signed-rank test ANOVA Kruskal- Wallis test 欲檢定的情形 : 關聯性 (association) McNemar s test Cochran s Q test 卡方檢定 卡方檢定 Repeated measures ANOVA Friedman test Cochran s Q test Cochran s Q test 皮爾森相關 Linear regression Spearman s correlation Logistic regression Multilnomial/ Ordinal Logistic regression

74 Reference Practical Statistics(David Kremelberg, 2010) Using Stata for Quantitative Analysis(2 nd edition)(kyle C. Longest, 2014)

75 SPSS vs. Stata ( 平行示範 ) Practical Statistics(SAGE 出版公司網頁 ) 提供範例資料!!

76 靜思語 : 知識要用心體會, 才能變成自己的智慧 感謝聆聽 Q & A

77 補充說明 殘差圖分析 偏離情況殘差圖形狀範例 1. 非直線模式 X 殘差圖呈曲線 fig1 2. 變異數非固定值 X 殘差圖呈梯形 fig2 3. 離群值存在 X 殘差圖, 及殘差盒形圖出現離群值 fig3 4. 誤差項的不獨立殘差順序圖分群呈現 ( 如 : 時間序列資料 ) fig4 5. 誤差項非常態性殘差的常態機率圖偏離直線

78 補充說明 fig1 fig2

79 補充說明 fig3 fig4

80 補充說明 殘差分析 (Residual Analysis) 標準化的殘差應服從標準常態分佈 N(0, 1)!! 標準化的殘差 vs. Y 的預測值 看不出特定 pattern!! Stata 指令 : * 產生 Y 的預測值 (yhat) predict yhat, xb * 標準化殘差 predict sr, rstandard * 殘差圖 ( 標準化 ) scatter sr yhat

81 補充說明 殘差分析 (Residual Analysis) 標準化的殘差應服從標準常態分佈 N(0, 1)!! 透過繪製標準化殘差的常態機率圖可進行判斷!! Stata 指令 : * 標準化殘差常態機率圖 pnorm sr

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