Stata相關性：一文詳解

一、相關性的含義及計算方法

相關性是用來評估兩個變數之間線性關係強度的一種方法。相關係數通常用r表示，其值從-1到+1，-1表示完全負相關，+1表示完全正相關，0表示沒有線性相關。

Stata中可以使用corr命令計算變數之間的相關性。例如，我們有兩個變數x和y，其數據存在data.dta文件中，可以使用以下代碼進行計算：

use data.dta, clear 
corr x y

以上代碼將會輸出x和y之間的相關係數及顯著性檢驗結果。此外，corr命令還可以加入各種選項進行更加詳細的計算，例如可以使用pearson選項計算Pearson相關係數，使用spearman選項計算Spearman等級相關係數。

二、如何解讀相關係數

在計算得到相關係數後，需要對其進行解讀。通常情況下，可以根據以下幾個範圍來衡量相關性的強度：

• 小於0.3：弱相關
• 0.3到0.7之間：中度相關
• 大於0.7：強相關

同時，對於顯著性檢驗的結果，通常情況下將顯著性水平設定為0.05，即p值小於0.05可認為相關係數顯著。

三、相關性的可視化

除了計算出相關係數外，我們還可以使用Stata中的圖表來可視化相關性。常用的相關性圖包括散點圖和折線圖。

散點圖是用來表示兩個數值型變數之間的關係的一種圖形。可以使用graph twoway命令畫出散點圖，例如：

graph twoway scatter y x, title("Scatterplot of Y and X")

以上代碼將會生成y和x之間的散點圖，並且添加了一個標題。

折線圖可以用來表示兩個變數在時間上的變化趨勢。可以使用line命令來畫出折線圖，例如：

line y x, title("Lineplot of Y and X")

以上代碼將會生成y和x之間的折線圖，並且添加了一個標題。

四、應用案例

以下是一個應用相關性的案例：在一個醫學研究中，我們希望探究體重和血壓是否存在相關性。我們可以使用Stata中的數據集nhbp98.dta，其中包含了一些醫學指標的數據。

首先，我們可以使用sum命令查看變數的基本統計信息：

use nhbp98.dta, clear 
sum weight sbp

以上代碼將會輸出體重和收縮壓的均值、標準差等信息。

接下來，我們可以使用corr命令計算體重和收縮壓之間的相關係數：

corr weight sbp

以上代碼將會輸出體重和收縮壓之間的Pearson相關係數及顯著性檢驗結果。

最後，為了更直觀地了解體重和血壓之間的關係，我們可以繪製散點圖：

graph twoway scatter sbp weight, title("Scatterplot of Blood Pressure and Weight")

通過觀察散點圖，我們可以發現體重和血壓之間存在一定程度的正相關性。