Pwcorr, star ( уровень значимости)

То Stata «отметит» символом * выборочный коэффициент корреляции на указанном уровне.

Очень часто при исследованиях совершают очень грубую идеологическую ошибку, распространяя выводы о наличие корреляционной зависимости выводами о наличии причинно-следственной связи. Это категорически неверно! Статистические и эконометрические методы и инструменты НЕ ПОЗВОЛЯЮТ делать выводы о наличии или отсутствии причинно-следственных связей, в частности, в финансах, экономике, менеджменте. Рассмотрим выдержку из статьи «Осторожно: статистика» Алексея Бессуднова.

«Рассмотрим это на примере исследования, посвященного анализу связи между употреблением алкоголя и сердечнососудистыми заболеваниями, опубликованного в феврале 2011 г. в British Medical Journal [1]. Авторы этой статьи статистически проанализировали результаты проведенных ранее исследований и показали, что люди, умеренно употребляющие алкоголь, менее подвержены риску сердечно-сосудистых заболеваний, чем те, кто не пьет вообще. Почему эти результаты нельзя однозначно интерпретировать в терминах причинно-следственной связи и утверждать, что умеренное потребление алкоголя положительно влияет на здоровье? (Надо отметить, что авторы оригинальной статьи в BMJ этого и не делают, в отличие от авторов, последовавших за публикациeй в прессе.)

1. Во-первых, из-за возможности обратной причинно-следственной зависимости: больные люди часто отказываются от употребления алкоголя, и, таким образом, причину и следствие здесь следует поменять местами.

2. Во-вторых, из-за возможного наличия «пропущенных переменных»: нельзя исключать, что исследователи не смогли проконтролировать какие-то характеристики, которые одновременно влияют и на употребление алкоголя, и на склонность к сердечнососудистым заболеваниям (например, генетическую предрасположенность).

Эти две проблемы в той или иной форме характерны для всех исследований, использующих неэкспериментальные данные».

. egen owner1_2009_mu=mean(owner1_2009)

. egen owner1_2009_sd=sd(owner1_2009)

. ksmirnov owner1_2009=normal((owner1_2009-owner1_2009_mu)/owner1_2009_sd)

One-sample Kolmogorov-Smirnov test against theoretical distribution

normal((owner1_2009-owner1_2009_mu)/owner1_2009_sd)

Smaller group D P-value Corrected

----------------------------------------------

owner1_2009: 0.0876 0.280

Cumulative: -0.1073 0.148

Combined K-S: 0.1073 0.295 0.250

Note: ties exist in dataset;

there are 79 unique values out of 83 observations.

. egen owner2_2009_mu=mean(owner2_2009)

.

. egen owner2_2009_sd=sd(owner2_2009)

. ksmirnov owner2_2009=normal((owner2_2009-owner2_2009_mu)/owner2_2009_sd)

One-sample Kolmogorov-Smirnov test against theoretical distribution

normal((owner2_2009-owner2_2009_mu)/owner2_2009_sd)

Smaller group D P-value Corrected

----------------------------------------------

owner2_2009: 0.0561 0.624

Cumulative: -0.1114 0.155

Combined K-S: 0.1114 0.309 0.261

Note: ties exist in dataset;

there are 69 unique values out of 75 observations.

. egen owner3_2009_mu=mean(owner3_2009)

.

. egen owner3_2009_sd=sd(owner3_2009)

. ksmirnov owner3_2009=normal((owner3_2009-owner3_2009_mu)/owner3_2009_sd)

One-sample Kolmogorov-Smirnov test against theoretical distribution

normal((owner3_2009-owner3_2009_mu)/owner3_2009_sd)

Smaller group D P-value Corrected

----------------------------------------------

owner3_2009: 0.0920 0.394

Cumulative: -0.0836 0.464

Combined K-S: 0.0920 0.740 0.685

SKTEST VARNAME

sktest owner1_2009

Skewness/Kurtosis tests for Normality

------- joint ------

Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2

-------------+---------------------------------------------------------------

owner1_2009 | 83 0.3643 0.2781 2.06 0.3567

. sktest owner2_2009

Skewness/Kurtosis tests for Normality

------- joint ------

Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2

-------------+---------------------------------------------------------------

owner2_2009 | 75 0.3463 0.9161 0.92 0.6308

. sktest owner3_2009

Skewness/Kurtosis tests for Normality

------- joint ------

Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2

-------------+---------------------------------------------------------------

owner3_2009 | 55 0.3496 0.2856 2.11 0.3477

summarize owner1_2009, detail

owner1_2009

-------------------------------------------------------------

Percentiles Smallest

1% 7.32 7.32

5% 20.07 19

10% 22.29 19.17 Obs 83

25% 29.9 20.07 Sum of Wgt. 83

50% 50.73 Mean 50.98661

Largest Std. Dev. 21.88288

75% 65.61 93.49

90% 81.51 96.15 Variance 478.8603

95% 91.2989 98.68 Skewness.2290596

99% 100 100 Kurtosis 2.456755

ttest owner1_2009 == 52

One-sample t test

------------------------------------------------------------------------------

Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]

---------+--------------------------------------------------------------------

owner1~9 | 83 50.98661 2.401958 21.88288 46.20835 55.76487

------------------------------------------------------------------------------

mean = mean(owner1_2009) t = -0.4219

Ho: mean = 52 degrees of freedom = 82

Ha: mean < 52 Ha: mean!= 52 Ha: mean > 52

Pr(T < t) = 0.3371 Pr(|T| > |t|) = 0.6742 Pr(T > t) = 0.6629

Дата добавления: 2014-01-03