AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital, ajudando o Grupo de Consultoria Stat, dando um presente FAQ do Stata Como utilizo os comandos do gráfico da versão 7 nas versões posteriores do Stata Say, usamos o arquivo de dados hsb2 para os exemplos aqui mostrados. E diga que você queria ver o diagrama de dispersão e a linha de regressão entre escrever e ler. Na versão 4 da Stata, você pode ter feito algo assim. E você obteria um gráfico que parece ser assim. Mas se você executar o comando de gráfico na versão 8 do Stata ou posterior, você receberá essa mensagem de erro. Você recebe essa mensagem de erro porque a sintaxe do comando de gráfico foi completamente revisada (e substancialmente aprimorada) desde a versão 8 e a sintaxe que você usou na versão 7 não é compatível com a sintaxe atual. Há duas maneiras de lidar com isso. Você pode instruir o Stata para executar o comando como se estivesse usando o Stata versão 7 (em vez de uma versão posterior) ou você pode converter o comando para usar a sintaxe mais nova. Nós discutimos ambos abaixo. Usando os comandos gráficos do Stata 7 no Stata 8 Com um pouco de esforço extra, você pode fazer com que o Stata execute comandos da mesma maneira que eles executaram o Stata 7. Com respeito aos comandos gráficos, existem 3 estratégias que você pode escolher. O primeiro é que você poderia usar o comando graph7 (abreviatura gr7) como mostrado abaixo. E isso produz um gráfico que se parece com o uso da versão 7. do Stata. Outro truque é usar o comando de versão para instruir o Stata para executar o comando do gráfico como se estivesse usando a versão 7, conforme mostrado abaixo. E novamente, isso produz um gráfico que se parece com o uso da Stata versão 7. Se você estiver executando uma série de comandos de gráfico, você pode emitir um comando da versão 7 em sua própria linha e depois todos os comandos subseqüentes (comandos de gráfico e outros Tipos de comandos) são executados como se fossem da versão 4. do Stata. Isso continua até você sair do Stata ou emitir outro comando de versão em sua própria linha. Isso é ilustrado abaixo. A estratégia escolhida dependerá da situação. Essas estratégias funcionam da mesma maneira na janela de comando do Stata ou em um arquivo. do do Stata. Cobrindo os comandos de gráficos Stata 7 para a sintaxe Stata mais recente Você pode querer apenas avançar e converter seus comandos gráficos Stata 7 para obter os gráficos de qualidade de apresentação das versões mais recentes do Stata. Não é possível cobrir todas as diferentes maneiras pelas quais os atuais comandos gráficos Stata diferem dos comandos Stata 7. No entanto, é possível dar sugestões que cobrem muitas situações comumente encontradas. Para abordar completamente o tópico, encaminhamos você para os recursos nos Tópicos da Stata: Gráficos (incluindo o Stata Online Graphics Manual, através do site da Stata). O comando gráfico atual do Stata inclui seis tipos de gráficos diferentes: o gráfico do tipo twoway inclui os seguintes gráficos, entre outros: assim, um diagrama de dispersão pode ser feito de três maneiras diferentes: no entanto, se você deseja combinar vários gráficos de dois graus em um gráfico, você precisará Para incluir a declaração do tipo twoway. Os seguintes são exemplos de maneiras de produzir a linha de regressão e a linha de regressão que tentamos no Stata 7 acima. Todas essas construções produzem um gráfico que se parece com isso. Observe que isso não funcionará: Nota: Os gráficos separados indicados, incluindo o comando específico entre parênteses () ou separando os comandos com duas barras verticais. Problemas de conversão de símbolos e opções de conexão Muitos lotes Stata 7 twoway falham na versão atual do Stata porque o Stata mudou a forma como o símbolo e as opções de conexão são implementadas. Em Stata 7, um gráfico de dispersão que inclui duas linhas conectadas seria escrito assim: Note que, em ambos, o símbolo e a conexão da lista de indicadores são fornecidos sem espaços. Nas versões mais recentes do Stata você precisa incluir um espaço entre cada um dos itens da lista. Além disso, você deve mudar o símbolo da opção para msymbol (para o símbolo do marcador). O comando equivalente Stata 8 ou posterior será o seguinte: os comentários acima cobrem apenas algumas das várias maneiras pelas quais a versão atual dos gráficos Stata difere da versão Stata 7. Vale a pena ter tempo para se sentar e ler o Stata Online Graphics Manual e ver os Tópicos da Stata: Gráficos. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. Os diagramas de dispersão vibrantes de Catterplot são uma das melhores maneiras de entender um relacionamento bivariado. Eles mostram perfeitamente a forma da relação entre x e y. Mas eles realmente são apenas efetivos quando ambas as variáveis são contínuas. Quando uma das variáveis em discreto, boxplots, gráficos de densidade condicional e outras técnicas de visualização muitas vezes fazem um melhor trabalho comunicando relacionamentos. Mas às vezes temos dados discretos que são quase contínuos (por exemplo, anos de educação formal). Esses tipos de variáveis podem ser quase contínuas e possuem relações aproximadamente lineares com outras variáveis. Resumir um resultado contínuo (por exemplo, renda) usando um boxplot em todos os níveis de educação pode ser bastante tedioso e de fato é um gráfico difícil de ler. Nessas situações, podemos querer confiar em um diagrama de dispersão, mas precisamos pré-processar os dados para visualizá-lo claramente. Let39s começam com alguns dados de exemplo (onde a variável preditor é discreta e o resultado é contínuo), analise os problemas com o planejamento desses tipos de dados usando os padrões do R39 e, em seguida, veja a função de gatilho para desenhar um diagrama de dispersão melhor. Aqui é o que um diagrama de dispersão padrão desses dados parece: porque a variável independente só é observada em alguns níveis, pode ser difícil ter uma noção de ldquocloudrdquo de pontos. Podemos usar jitter para adicionar um pouco de ruído aleatório aos dados para ver a nuvem com mais clareza: podemos adicionar ainda mais ruído aleatório para ver uma representação ainda mais ldquocloudrdquo: se nossas variáveis independentes e dependentes são discretas, a O valor do jitter é ainda maior. Vamos analisar alguns dados como este: Aqui os dados simplesmente se parecem com uma grade de pontos. É impossível inferir a densidade dos dados em qualquer lugar da trama. O jitter será bastante útil. Let39s começam aplicando jitter apenas para a variável x2 (como fizemos acima): Aqui começamos a ver os dados um pouco mais claramente. Deixe-a tentar apenas no resultado: Esse é um nível de melhoria semelhante, mas a maioria dos usuários usam jitter tanto no resultado quanto no preditor para obter um efeito muito mais parecido com a nuvem: adicionar ainda mais ruído fará uma nuvem ainda mais completa: agora vemos claramente Que nossos dados são uniformemente densos em toda a matriz. Claro, adicionar esse tipo de ruído provavelmente não é apropriado para analisar dados, mas nós poderíamos, p. Ex. Execute um modelo de regressão nos dados originais, então, quando traçamos, os resultados usam as entradas de jitter para transmitir mais claramente o relacionamento descritivo subjacente.
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