統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2

統計ソフト STATAを使って統計解析をするスレです。
日本語の良いソースが少ないので盛り上げましょう。

前スレが順調に!?88まで行ったんですが、落ちてしまったので再開です。

>>152
早速のお返事ありがとうございます。
うまくいかないものなのですね。

どうしても、日本語を使いたいときは、
教科書体でがんばってみたいと思います。

stataのマニュアルは購入しなければならないのでしょうか。
time serisとpanelのマニュアルが取得したいのですが。。

>>154
はっきり覚えていませんが、紙のマニュアルは無かったと思います。
しかし、オンラインマニュアルや、ソフト付属のマニュアルも
英語ですが、なかなか詳しいです。
プリントしてあるマニュアルは買わないといけないと思います。

>>155
あ、私も紙のマニュアルがあるときっと便利なんだろうなぁと思いながら、
ついつい、Googleで済ませてしまってここまで来ています。
あと、本当に困ったら、Stataの英語メーリングリストがあるので、そこで聞いていますね。

最近、Sleepsortという面白い記事を見つけたので、Stataでも出来ないかと
試し中。
しかし、バックグラウンドで関数を動かす方法が分からないのでつまづいています。
http://d.hatena.ne.jp/shinsuku/20110520/p1

あんでぃ

どうやら、Stataには二つの関数を同時にうごかす方法はないようです。
残念！

pwcorrコマンドの結果をreturn listで見るとmatrixがあるんですが、
このmatrixの扱いが良くわからない。
matrixの要素だけを取り出してdisplayする方法はあるのでしょうか？

ヴァージョン１２が25日にでますね。
共分散構造分析ができるようになりますね。
アップデートしたいが、先立つものがない・・・

http://www.stata.com/stata12/

このソフトいれてみたけどなんでまともにデータファイルが読めないんだか
ふつーにエクセルぐらい読めよバカ

>>162の率直な意見を取り入れてstata12ではExcelファイルを読めるようになりますた

まったくとろい会社だな。

STATAって貧乏人のSASですか?

>>162
まぁ、Excel側でCSVファイルで出力すれば言い訳だから、そんなに困んないけどね。

急いでる時にわざわざExcelでセーブしなおすのは結構面倒だぜ。なにせ
俺様売れっ子だから

>>165
プログラムの書けない奴のRだと思う

>>168
Rって書ける、書けない、言うほどのものか？

>>169は優秀なスレストッパー(ﾆﾔﾘ

>>161
ようやくSEMができるようになったか。
Stata 11を入れたばっかりだけど、買おうかなー。

おー。昨日アクセスできなくて落ちてしまったかと思った。

保守

そろそろまたやりますよ。

試用はできないんですか？

>>177
試用できないのかな？オンラインではないし、聞いたことないなぁ。大学とか知り合いで使っている人がいれば一番いいんですけどね。

日本の代理店も本家も探してみましたが、ありませんでした。
SEMはどんな感じかなと思いまして。
AMOSはお絵描きでできると言えば簡単そうなんですが、誤差変数を忘れずに入れろとか、
制約を適切に入れないといかん、とか実は結構面倒なので。
毎年のお布施も結構かかりますし。
Stataはぱっと見た感じでは、核となる部分さえ入力すればいいように見えたものですから。

猫

>>179
12買ったけど、その機能はまだ使ってないっす。
いじくる暇を見つけたらレポートします。

>>181
おお、１２買ったんですね。いいなぁ。
レポートよろしくお願いいたします。

NetCourse 152始まりました。
また日記形式で綴っていきたいと思います。

Stata/ICという一番下のクラスのを買いました。
とりあえずauto.dtaというファイルで、mpgとweightとforeignで回帰分析してみました。
次に、SEMのお絵描きで、mpg<-weightとmpt<-foreignの2本の矢印のみを描いてEstimateしてみると、
同じ結果が得られました。誤差変数の○を書き足したり、制約を入れる必要もない、という手軽さ。

どの程度使えるものか、少し試してみます。

新参初心者ですが、STATAっていくらから購入可能なんですか？

>>185

ステータス（学生なのか、一般なのか）、住んでいる国、
パッケージプランなどによって大きく違いますよ。
日本であれば、ライトストーンという会社が正規ディーラー（？）として
ライセンス委託され、Stataの代わりに販売をしているようなので、価格表は以下を参照してください。
（私は日本に住んでいないため、この辺の事情は詳しくありません。）

一般：ttp://www.lightstone.co.jp/stata/price.htm
学生：ttp://www.lightstone.co.jp/stata/gradplan.htm

一般の方であれば、最新のStata 12 IC（一番下のクラス）が52,500円、
学生の方であれば、同製品が21,000円です。

一番安いのは、おそらく学生用のStata 12 smallで6,825円ですが、
1年間しか使えませんし、扱えるサンプルの数にも大きな制約があるようです。

「お金が無くてそんなに出せない！」って言う人は頑張ってRを使いましょう。
最近は入門書も充実してるみたいですしね。

>>186
ありがとうございます。

>>184
どーも、なんだか、先を越されてしまいましたね。
買ったはいいが、まだまだまともに使えてないもんで。。。

Stata 12では、marginsplotという限界効用のグラフを書くのに便利なコマンドが搭載されたようです。
11までは、marginsで算出した結果を一度マトリクスに書きだして、
その情報の一部を取り出したり移し替えたりしてグラフを作っていたので、
今度は大分便利になってるはずです。

まだ使ってないのですが、何か分かったらここに書きます。

>>188
いやいや、色々教えてください。Stataは初めてです。

で、次に、mpg<-weightとmpt<-foreignと直接矢線を入れず、潜在変数を作って、
その潜在変数に対してweightとforeignから矢線を引いたところ、これも攪乱項を自動的につけてくれました。
で、潜在変数からmpgに矢線を引いてお絵描きは完了。

これで実行すると、名前のない変数があるよ、との指摘。
さすがにそこまで手抜きは許してくれないようです。
潜在変数をf1という名前にして、もう一度。今度はIterationが止まりません。
f1についた攪乱項のVarianceを1にとめて実行すると、ようやく推定完了です。

ただ、探し方が悪いのか、適合度の指標について、GFIやAGFIという表記がありません。
マニュアルを読まないといかんようです。

その後、いろいろと探索中。
適合度の指標としては、RMSEAとCFIが算出されます。AIC、BICも出ますね。
RMSEAについては、Probability RMSEA <= 0.05が出てます。これはいいかも。
TLIというのはあまり聞かない。
SRMS(Standardized root mean squared residual)というのと、CD(Coefficient of determination)というのも出てます。
return listやereturn listで返されるものからGFIを計算する方法がないか、調べ中です。
finditしてもちょっとわかりませんね。
あと、コマンドで指定する方法もわかりましたが、これをSEMビルダーというお絵描きの方に反映できればいいのですが。
ちょっと難しいか。

遅々として進みませんが、気付いたことを。
regとかlogitとかの基本的な分析コマンドも
adoファイルとして提供されてるんですね。
読んでもちっともわかりませんが。

>>191

私もStataプログラムの構造的な話はよく分からないのですが、
確かに、分析コマンドは全部adoファイル経由だったと思います。
ただ、後から追加されたものと、基本的な分析用のファイルとでは格納場所が違うようです。

まぁ、分析する上ではあまり気にされなくてもよいと思います。

NetCourse 152記録
だいぶ遅れてしまいましたが、ぼちぼちやります。
Lecture１　1/6 前回レクチャー(NC-151)のレビュー
基本的な内容
ポイントは、例えばmytestというプログラムに
syntax [varlist] [if]
と書いてある時
mytest 変数１ 変数２ if 変数２==0
と入力すると
このコマンドを実行した瞬間に
マクロ`0'には”変数１ 変数２ if 変数２==0”がスペースの数も含めて入力されたまま
マクロ`1'には"変数１"
マクロ`2'には"変数２"
マクロ`3'には"if"
マクロ`3'には"変数２==0"
が代入されて、
プログラムの中の
syntax [varlist] [if]
が実行された後初めて
マクロ`varlist'には"変数１ 変数２"
マクロ`if'には"if 変数２==0"
が代入されるということ

2/6 Parsing(構文解析）
結局ここから延々とSyntaxコマンドの解説が始まる。
マクロ`0'はスペースを含めて、入力したまま
マクロ`*'はスペースは一つに調整される。
Sample code
program sample0
syntax [varlist] [if]
di "line1 " "`varlist'"
di "line2 " "`if'"
di "line3 " "`0'"
di "line4 " "`*'"
end

実行結果(bbb,ccc,dddの変数を定義しておく必要あり）
sample0 bbb ccc ddd if ddd==5
line1 bbb ccc ddd
line2 if ddd==5
line3 bbb ccc ddd if ddd==5
line4 bbb ccc ddd if ddd==5

2/6続き
syntax コマンドの後、要素を書かないと使えない。[　]に入れるとどちらでも良い、直接書くと、必須になる
ex. syntax varlist [if]
と書くとvarlistは必須、ifはどちらでもOK、その他の例えばbyとかは使えない
syntax [varlist]でプログラムコマンドの後変数名を省略すると
Stataはデータセットの全ての変数を入力したものとして取り扱う。
これは、syntax[varlist(default=none)]で変更出来る。
細かいことは全てhelp syntaxに書いてある！！

3/6 Parsing options
syntaxコマンドの,（カンマ）以降はオプションになる。
オプションにはどんな名前も指定できて例えば
syntax ・・・,[nandemo]
とすると、
プログラム名　変数名, nandemo
と入力すると
マクロ`nandemo'にnandemoが入力される
nandemo以外の文字を入れるとエラーになる
オプションを指定しないと
マクロ`nandemo'は""が入力される
また、オプションのマクロ名はNANdemoなどとsyntaxで指定することにより
プログラム実行時にnandemoと全て入力しなくてもNANで入力OKになる。
また、noからはじまる(大文字NOならOK)オプション名は使えない
プログラム実行時にオプション名を大文字にするとエラーになる。
nonandemoとオプションを指定すると
マクロは`nandemo'が作られて、nonandemoと入力された時のみ
マクロ`nandemo'にnonandemoが代入される。それ以外は""が代入される。
ここはややこしいところ。

3/6続き
オプションは更にオプション名( )でオプションの性質を指定できる。
help syntaxの中に詳細な説明があるが、レクチャーでは次の８つの解説
integer 整数を指定　初期値設定可
real 実数を指定　初期値設定可
string 文字列を指定　
varlist １から複数の変数名を指定。ない変数名を入力するとエラー
numlist 数列を指定
passthru
namelist を指定
cilevel を指定

>>196は書きかけだった

3/6続き
オプションは更にオプション名( )でオプションの性質を指定できる。
help syntaxの中に詳細な説明があるが、レクチャーでは次の８つの解説
integer 整数を指定 初期値設定可
real 実数を指定 初期値設定可
string 文字列を指定 初期値設定不可
varlist １から複数の変数名を指定。無い変数名を入力するとエラー
numlist 数列を指定
passthru stringに似ているがオプション名と(　)も含めてユーザーが入力したものを返す。
namelist １から複数の変数名を指定。新しい変数名や未定義の変数名、マトリックスも扱える
cilevel 信頼区間の範囲を指定　初期値は95となっている　指定できる値は10-99.99

オプションに*をつけると、optionsというマクロに使われなかった残りの文字列が代入される。

4.複雑なsyntax構文解析
ttestの３つのパターンttest varname==#(数字), ttest varname1==varnmae2, ttest varname, by(groupvar)の
３種類を例にして解説

今は不必要になったtokenizeコマンドの解説　varlistを`1',`2'・・・というマクロに代入し直す。
syntax varname [=/exp]
/をつけると=なしで`exp'に論理式が代入される。/がないと先頭に=とスペースが入る

ttestの３つのパターン分けにifと次の構文を使う
syntax rvarnmae [=/exp] ・・・
capture confirm number `exp'
`exp'が数字のみならcaptureで得られたエラーメッセージがないため_rc==0となる
エラーが出るとエラー番号の７が代入されて_rc==7となる
(confirm numberコマンドは、次に来る変数が数字かどうかを判定するコマンド)

5.subprogramの話
.adoファイルの中でいくつもプログラムを定義することが出来るが、その中で定義されたサブプログラムは、
.adoファイルの中でしか使われない。
調べるためにはprogram dirを実行する。
例えば、mytest.adoファイルの中にsubprogramなどがあると、
mytest.suprogram
mytest
と表示される。

6.Exercises
忘れていたが、Stataには予め使えるデータセットがある。help datasetなどでチェック可。
使う場合は、例えばauto.dtaデータセットならば
sysuse auto.dta
で使える。
Exerciseは４問あり、最初の２問は簡単。
３問目は、95%CIを自分で計算するもの。
４問目は、stataのif文は融通が効かないのでしっかり書かないとエラーを起こす。
ex.
if `var'=="" { di "nothing" } else { di `var'}
ではダメで
if `var'=="" {
di "nothing"
}
else {
di `var'
}
と書かないとダメ。
やっとLecture1終わった。

Lecture2 1/8
1. Quotes
set trace on でエラーの箇所を調べる
netCourse 151にもあったと思うが、
代入される文字列に" "が入ると混乱するため`" "'を使うという内容

2. 続き
Lecture1からの続きで３つのタイプのttestを行うコマンドを自分で作成する。

3. Temporary variables
プログラム内で計算をするために新しい変数を作成する場合は、
gen double 新しい変数名
を使う。これだと最も高精度で計算をする。

プログラム内のみで使う変数には
tempvar 変数名
を使う。
変数名には__000001のような名前が付けられるが、
プログラム内ではユーザーは上記で指定した変数名が使える。

4.続き
エラーの出し方
if "`by'" == {
display as error "by() required"
exit 198
}
error 198はsyntax error を意味する。しかし0以外ならOK

assert 論理式
論理式が真なら何も返さず、偽ならエラーコードを返す。

5. r()について
プログラム/関数を実行したときに返す値はr(N)などに格納される。
このリストを調べるにはreturn listを使う

Lecture2-6　式のプログラミング
[if/]でif がマクロ`if'に入力されなくなる。
markとmarksample
mark 変数名
を実行すると全て１の変数が作成される。
mark 変数名 if 論理式
論理式に合うものは１，合わないものは０にコードされた変数名が出来る。
marksampleは新しく変数を作成しない方法。
markで変数名を作成したくなければtempvarを前もって使う。
marksampleはifが使えないので使いたい時には次の行でreplaceコマンドを使う。
program sampleone
syntax [if][in]
marksample tempvarname
di `tempvarname' in 1/50
end
と作成し
sysuse auto.dta
sampleone if mpg <20 in 10/20
とすると、10-20の中でmpgが<20以下のものはtempvarnameに１、そうでないものは0がコードされる。

markはsyntaxコマンドと一緒に使っても上記のようにならない。
ちょっと違いについて混乱中
7はコードのまとめ
8は練習問題

Lecture2-8練習問題
1. マクロ`by'でなく`"`by'"'を使う理由
2. program define プログラム名
通常はdefineは省略できるが、例えばdefineという名前のプログラムを作る場合などには必要。
varlist(min=2 max=2)とすることでvarlistの数を２つに特定できる。
predictコマンド
直前にregressなどを実行すると、その結果に基づいて新しい変数名に予測値が保存される。
tokenizeの有用性
varlistを使う時、tokenizeを使わないと何故かvarlist名の後ろに,(カンマ)も入る。
これはプログラムにエラーを起こす原因になりうる。
3. オプションsaving(ファイル名) or saving("directory/フアイル名",replace)で
ファイルが保存される。
4. linear regressionではなく、二次式で回帰分析をやる手法の解説

5. は長いが、結局二次式による回帰分析の結果を示す方法について書かれている
新しい話は無し。
6. エラー表示のさせ方
エラーコード301はlast estimates not foundという意味らしい
[P]errorに解説がるらしい。
7.if文で条件分けして結果を表示させる問題
8. optionにnoConsを使って結果の一部を表示させないオプションを作る問題。
noConsによってconsマクロに入るものが何かを考えること以外は平易。
Lecture2終了

魂は幾何学です
誰か(アメリカ)気づいた
ソウルコピー機器
無差別で猥褻、日本は危険知ったかブッタの日本人が失敗作

↓テロ資料です。

電波テロ装置の戦争(始)
エンジニアと参加願います公安はサリンオウム信者の子供を40歳まで社会から隔離している
オウム信者が地方で現在も潜伏している
それは新興宗教を配下としている公安の仕事だ
発案で盗聴器を開発したら霊魂が寄って呼ぶ来た
<電波憑依>
スピリチャル全否定なら江原三輪氏、高橋佳子大川隆法氏は、幻聴で強制入院矛盾する日本宗教と精神科
<コードレス盗聴>
2004既に国民20%被害250〜700台数中国工作員3〜7000万円2005ソウルコピー2010ソウルイン医者アカギ絡む<盗聴証拠>
今年５月に日本の警視庁防課は被害者SDカード15分を保持した有る国民に出せ!!<創価幹部>
キタオカ1962年東北生は二十代で2人の女性をレイプ殺害して入信した創価本尊はこれだけで潰せる<<<韓国工作員鸛<<<創価公明党 <テロ装置>>東芝部品)>>ヤクザ<宗教<同和<<公安<<魂複<<官憲>日本終Googl検索

>>205-206
完全にスレ違いだろ。。。
ガイドラインは無いけど、ちゃんと空気を読んでから投稿してね☆

>>202の4.と>>203の5.はどんな話？

Lecture3
2. Scalars続き
programの中で
args マクロ名1 マクロ名2 ・・・と書いて
program名 インプット１　インプット２　・・・と実行すると
それぞれローカルなマクロ名１にインプット１が入力される。

次は、backslashの話
日本語環境のStataではこの辺りはややこしい話題
backslashとYen記号問題も絡む。
実際backslashでDoファイルに入力して保存すると、
次開くとYen記号になったり、？マークになったり、
なぜかIに置き換わったりと挙動不審。

ここの解説ではエスケープ記号としてbackslashを使う場合、
マクロにちゃんと入力するにはmacval()コマンドを使う。
そうでなければローカルScalarとして入力することが解説されている。

Lecture2-3続き
macval()コマンドの使い方
local mymacro=`"Nakamiha Nandemo OK.For example \$ sign"'
di "`macval(mymacro)'"
でOK

2-3 Binary accuracy
コンピュータの2進法で計算するために起きてくる問題の話。
具体例が挙げられている。
それを避ける方法としてscalrを使う方法の解説

>>211のLecture2-3続きはLecture3-2続きの間違い
Lecture3-4
マクロとscalarとどちらが正しいか？
マクロは１２桁まで、Scalarは１６桁までなのでScalarがより正確
迷うならScalarを使っておけということ！？

Lecture3-5は、マクロで書いていたプログラムをscalarで書きなおす説明
例
quietly sum `varlist'
local xbar=r(mean)
なら
tempname xbar
quietly sum `varlist'
scalar `xbar`=r(mean)
となる。

3-6. byオプションの使い方
変数xの数を数えるテクニック

tempvar n_variable
sort x
quietly by x: gen `n_variable' = 1 if _n==1
quietly replace `n_variable' = sum(`n_variable')
di `n_variable'[_N]
欠損値もひとつの変数と数えるので注意

Lecture3-7
program プログラム名, sortpreserve
プログラムの記載
end
これでこのプログラム内でsortを使ってもプログラム終了後は順番が元に戻る。
しかし、必要な時のみ使うこと。

Lecture3-8
8. Low-level parsing
tokenize "文字列", parse("区切り文字のリスト")
これを実行すると区切り文字で文字列を分割し、前からマクロ`1'`2'へ代入していく
例
tokenize "abc+d efg+3*8", parse(" +*")
di "`1'" -> abc
di "`2'" -> +
di "`3'" -> d
di "`4'" -> efg
di "`5'" -> +
di "`6'" -> 3
di "`7'" -> *
di "`8'" -> 8
di "`9'" ->
di "`10'"->
tokenize "文字列"
parse以下を省略した場合は,parse(" ")と同じでスペースで分割となる。
スペースで分割してもスペース自体はマクロには代入されない。
スペースは重複してもひとつのスペースと同じく扱われるが、スペース以外の区切り文字では、その回数分マクロに代入される。

レクチャーと関係ないが
inputコマンドについて
文字列を入力する時は、str3 文字列変数　と指定する必要がある。strの後ろの数は文字列の数
欠損値は.で入力

>>208
見逃していました！
このレクチャーはプログラミングが主体のレクチャーなので回帰分析の細かい手法の正否は分かりません。
概要は次の通りです。

例えばsysuse autoのデータで行うとすると
mpg= a*weight^2+b*weight+c*foreign+d
という二次式の回帰曲線モデルを考えます。
この変数a,b,c,dを
gen weight2=weight*weight
regress weight2 weight foreign
として、変数を決めていく手法が詳細に説明されていました。

Lecture3-9
9. Programming immediate commands
気が付かなかった。プログラム名は大文字小文字を区別する。
macro shift 数
`1' `2' `3' `4'とあると
macro shift 2
とすると`1' `2'が削除されて`3' `4'がそれぞれ`1' `2'になる`0'には影響しない。

3-10
10. Rewriting mytt in terms of mytti
これまで学んだことの応用問題
プログラムの中に小さなプログラムを組み込むことでわかりやすくすることと、
プログラムを変更する時に、同じ動作部分はひとつのプログラム(サブルーチン）に
まとめることで、一つの修正で全てが修正できるようになるという内容

3-11
11. Parsing new variables
syntax newvarnameコマンドで新しい変数を作成する方法
途中でbreakした時に不完全な新しい変数が出来るのを防ぐ方法
一時的な変数名を作成して、全てが終わった後、新しい変数名に変更する。

Lecture3-12
練習問題
大部分が自作ｔテストのプログラムの書き換え問題。

やっとLecture4 1/14
4-1. Where are we?
このレクチャー３までのまとめ

4-2. Saved results
program プログラム名, rclass
とすることでこのプログラムがreturn listで
r(N)・・・などの値を返す様になる。
programの中にreturn listを返すようなプログラム（例sumなど）を使うと
return addを加えることでプログラム中に最初に実行した結果がr(N)・・・に
入力される。
自分で出力させたい値を作る場合は
プログラム中に
return scalar 名前 = 値で
r(名前)=値と表示されるように成る。
returnコマンドはプログラム中のどこに置いても良い

4-3. What can be returned in r()?
scalar, macro, matrixが返せる。

mac osxの場合
matrix A = (1,2\3,4)　ではダメで
matrix A = (1,2\3,4)　でないといけない。

4-4. Referring to returned results in other programs
di _nで改行
mat lsit A /*Aはmatrix行列名 */
でmatrixそのものを表示

4-5. Referring to returned results in the program that sets them
r()はプログラムの最後に代入される。return(sum)などはプログラム途中でも
代入される。

>>215
わかりました。
ただ、それは、weight*weightではなく、c.weight#c.weightという項を入れるといいんですよね。

4-6. Other types of returned values: s() and e()
r() rclassとs() sclass e() eclassは同時には使えない

4-7. s-class returned values
プログラムの引数にr(mean)などr-classのコマンドが入ってくる
可能性のあるプログラムを作成する際、r-classでプログラムを作成すると
不具合が生じることがある。そのためにs-classは存在する。
しかし、使用頻度は稀。s-classはマクロにしか値を返せない。
substr(文字列，左から何文字目か（-をつけると右から）,何文字取るか)
substrコマンドで文字列から指定した文字数のみ取り出せる。

4-8. e-class returned results
e-classはregressコマンドなどの結果を表示するclass
e(cmd) コマンドそのもの
e(ll) the log-likelihood value
e(b) the coefficient value
e(V) 変数マトリックス

>>219
ありがとうございます。
ちなみに
>>215
> regress weight2 weight foreign
> として、変数を決めていく手法が詳細に説明されていました。
regress mpg weight2 weight foreign
mpgが抜けていました。

何レスか前にSEMを始めた者です。
大石展緒・都竹浩生『Amosで学ぶ調査系データ解析』の1章にあった、
食物摂取と、大腸ガン、直腸ガンの関連のデータで、同じようにして推定してみようと思ったのですが、推定できません。
このデータ自体は豊田・前田・柳井『原因をさぐる統計学』(1992)のデータだそうなのですが。

総熱量→洋食傾向(潜在変数)
肉類→洋食傾向
乳製品→洋食傾向
酒類→洋食傾向

総熱量・肉類・乳製品・酒類にすべて共分散

洋食傾向→下部消化管のガン傾向(潜在変数)

下部消化管のガン傾向(潜在変数)→大腸ガン
下部消化管のガン傾向(潜在変数)→直腸ガン

で図を描くと、攪乱項を自動的につけてくれるので、その状態ですべてデフォルトでEstimationするものの、エラーが出ます。

「洋食傾向」を削除し、潜在変数を「下部消化管のガン傾向」一つにしてやってみると、推定完了しますが、文献とは数値が合いません。

もう少し調べます。

>>222

同書を見たことが無いので、詳しいことは分かりませんが、エラーは何と出ているのでしょうか？

洋食傾向（潜在変数）は実際に計量された変数から導き出されているようですが、
下部消化管のガン傾向（潜在変数）は、洋食傾向と同様、計量された変数によって
作られている潜在変数でしょうか？

下部消化管のガン傾向（潜在変数）を構成している変数の指定はあっていますか？

>>223
レスどうもです。
中部大学の小塩さんのページ
http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/add_folder/daad_02.html
の下から3分の1くらいのところにある「PLSモデル」と同じ形です。
このページでいうところの「知的能力」にあたる部分が「洋食傾向」で、「対人関係能力」にあたるところが「下部消化管のガン傾向」になります。
「知性」「信頼性」「素直さ」のところが、「総熱量」「肉類」「乳製品」「酒類」で、「外向性」「社交性」「積極性」のところが「大腸ガン」と「直腸ガン」になります。

エラーメッセージは、ダイアログボックスに、Estimation failedと出、メイン画面上には、
_sem_iv(): 3301 subscript invalid
_sem_build__params(): - function returned error
_sem_build(): - function returned error
_sem_parse(): - function returned error
st_sem_parse_and_build(): - function returned error
<istmt>: - function returned error
r(3301);
と出ています。

AMOSでは、「洋食傾向」(小塩さんの図では「知的能力」にあたる)にささる攪乱項を外すことができるのに対し、StataのSEMビルダー上では攪乱項を外すことができない、という状況です。
何か設定があるのか、コマンドでやればいけるのか、というのを調べるつもりなのですが、今日はそろそろ寝ます。

どうもうまくいかないので、ちょっと違うことをして遊んでいます。
sysuse auto.dta
reg mpg weight foreign
で重回帰分析ができるわけですが、同様のことをSEMを使ってやってみますと、
clear
set more off
sysuse auto.dta
sem (mpg <- weight foreign) , nocapslatent
estat eqgof
disp "R2=" r(CD)
matrix eqf=r(eqfit)
disp "F=" (eqf[1,2]/(e(df_m)-2))/(eqf[1,3]/(e(N)-e(df_m)+2-1))
disp "p=" Ftail((e(df_m)-2),(e(N)-e(df_m)+2-1),(eqf[1,2]/(e(df_m)-2))/(eqf[1,3]/(e(N)-e(df_m)+2-1)))
set more on
ですが、推定方法が違うためか、若干数値に差が出ますね。

ワイは日本人やが聞いた情報によると、もうじき中国はバブルがはじけて昔の貧乏な中国に戻るらしいで
みんなも知っての通りもう経済は破綻してて、取り戻すのは無理なんだそうや


その世界ではごっつい有名な政府関係者筋から聞いた確かな情報やで

まあお前らほどの頭の良い連中には、今さらなくらいのネタやな、かえって失礼かもしれん
お前らからすればもう常識的なくらいの知識やろ！！

Hello,King!

明けましておめでとうございます。
今年は皆様にとって素晴らしい一年になることをお祈りいたします。

Stataオンラインレクチャー途中でほったらかしているので時間を見つけて終わらせます。

あんでぃ

静まりかえっていますが、Stata/Transferってソフトの案内が来た。
ただのデータフォーマット変換ソフトに金とるのね。
おそれいった。

STATAを今使用して重回帰分析を行なっているんですが、非標準化回帰係数の95%信頼区間は表示されるのですが、"標準化回帰係数"の95%信頼区間はどうやったら表示されるのでしょうか？
ご存知の方、よろしくお願いします。

マルチポストに答える気はなくなりました。

久々に。
よく、調査データで、「わからない」を88、「無回答」を99なんてコーディングして、ともに欠損値にしたいなんてことがありますが。
Stataで欠損値は「 . 」ということはわかったのですが、「わからない」と「無回答」は区別しておきたいわけです。
解説本を見ても書いてないし、どうするのかと思ってましたが、helpであっさりわかりました。
Stataの欠損値は「 . 」だけではなく、「 .a 」、「 .b 」、・・・と使えるのだと。
recode var1 99=.a 88=.b
として、無回答99を.a、わからない88を.bとしまして、
ラベルとして、
label define example .a "NA" .b "DK"
label values var1 example

と貼り付けておけば、あとで見たときに区別がつくわけです。

知 ら な か っ た

あ。最近忘れてた。

あぼーん

あぼーん