1. Stata教學
第五講
兩個類別變數的關連分析
©Ming-chi Chen
社會統計

2. 列聯表contingency tables
我們可以用列聯表來展現兩個類別變數之間的關係。
邊際分配marginal distrib.
. tabulate religion fethnicity if fethnicity < 4
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
道教 | |
民間信仰或其他 | |
基督教天主教 | |
無宗教信仰 | |
Total | 1, | 1,906
欄column
列 row
列的邊際次數
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3. 列聯表contingency tables
從這個列聯表裡我們不容易一眼看出兩個變數之間的關係。
轉換成百分比。
. tabulate religion fethnicity if fethnicity < 4, column nofreq
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南 本省客家 大陸各省 | Total
佛教 | |
道教 | |
民間信仰或其他 | |
基督教天主教 | |
無宗教信仰 | |
Total | |
條件機率conditional probabilities
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4. ---------------+---------------------------------+----------
聯合分配
. tabulate religion fethnicity if fethnicity < 4, cell nofreq
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
道教 | |
民間信仰或其他 | |
基督教天主教 | |
無宗教信仰 | |
Total | |
=395/1906
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5. 期望次數與觀察次數 就像所有的假設檢定一樣，我們分析如果虛無假設H0為真，會產生一個期望的值（比如說u＝0）。
我們把這個期望值和實際觀察得到的值作比較。
期望和觀察的差異是否大到讓我們必須要拒斥虛無假設？
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6. 變數間獨立性的卡方檢定
在兩變數獨立性檢定時，我們討論期望次數（expected frequencies）和觀察次數（observed frequencies）的差別。
fo是實際觀察到次數
fe是預期觀察到次數
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7. fe預期次數的計算
我們首先要計算預期次數
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8. ---------------+---------------------------------+----------
fe預期次數的計算
Exp.本省閩南信奉佛教這一個格子（cell）的預期次數是（512＊1438）/1906＝386.3，也就是說如果族群跟宗教信仰無關的話我們會在這個格子裡觀察到386.3個人
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
道教 | |
民間信仰或其他 | |
基督教天主教 | |
無宗教信仰 | |
Total | 1, | 1,906
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9. ---------------+---------------------------------+----------
fe預期次數Stata的計算
| Key |
| |
| frequency |
| exp. frequency |
. tabulate religion fethnicity if fethnicity < 4, expected
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
| |
道教 | |
| |
民間信仰或其他 | |
| |
基督教天主教 | |
| |
無宗教信仰 | |
| |
Total | 1, | 1,906
| 1, | 1,906.0
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10. Chi-Squared Test Statistic
變數間獨立性的卡方檢定是因為在大樣本時，檢定統計量呈現卡方分配而得名。
‧x2越大，我們越有信心拒斥兩變數互相獨立的虛無假設。
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11. ---------------+---------------------------------+----------
. tabulate religion fethnicity if fethnicity < 4, chi2 expected
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
| |
道教 | |
| |
民間信仰或其他 | |
| |
基督教天主教 | |
| |
無宗教信仰 | |
| |
Total | 1, | 1,906
| 1, | 1,906.0
Pearson chi2(8) = Pr = 0.000
夠不夠大到足以拒斥虛無假設？透過查表ν=8，0.01的顯著水準的臨界值是20.09，此處的chi2遠大於此數，所以可以放心的拒絕兩變數互相獨立的虛無假設
族群和宗教信仰有關
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12. 卡方檢定與變數類別
上述族群和宗教信仰之間獨立性的卡方檢定受到我們界定類別的影響，比如說如果我們把宗教界定為只有「佛教」和「非佛教」這兩個類別，會得到下面的結果。
tabulate rel fethnicity if fethnicity <4, chi2
| 您父親的籍貫是那裡？
rel | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省?| Total
佛教 | |
非佛教 | 1, | 1,394
Total | 1, | 1,906
Pearson chi2(2) = Pr = 0.120
‧所以報告中要列出變數的類別。
‧卡方檢定把變數當作是名目尺度的變數來處理。
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13. 調整殘值與Stata Stata 9標準運算不會報告調整殘值 我們要去網上下載相關的A-do檔案
相關說明請見
這個網站上還有很多其他有用的ado檔案。
如何在Stata上下載安裝這些由使用者自己寫的程式作為補充？
Host這些ado files的地方叫ssc (Statistical Software Components)是在Boston College Economic Department
先確認電腦已經連上線
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14. Stata與SSC http://ideas.repec.org/s/boc/bocode.html
More pages of listings: 0|1|2|3|4|5到第四頁去
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15. 還有很多其他好用的ado file
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16. Stata與SSC 要下載SSC上面的ado file，在指令欄裡鍵入ssc install tab_chi 怎麼知道可以這樣做？
去Statalist server找，Statalist是Stata使用者的線上討論區，在這裡可以post妳的問題，往往也可以得到解答，不過語氣要好一點。
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17. ©Ming-chi Chen
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18. Tab_chi的使用
其協助檔案不叫做tab_chi，而是tabchi。
Help tab_chi
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19. tab_chi的操作 . tabchi religion fethnicity if fethnicity < 4, r a
observed frequency
expected frequency
raw residual
adjusted residual
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南人 本省客家人 大陸各省市
佛教 | | | | |
道教 | | | |
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20. 續上頁 |
民間信仰或其他 | | | |
基督教天主教 | | | |
無宗教信仰 | | | |
Pearson chi2(8) = Pr = 0.000
likelihood-ratio chi2(8) = Pr = 0.000
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21. 小樣本Fisher’s exact test
10個格子的預期值小於5
. tab religion fethnicity, chi2 expected
您目前信甚麼教 | 您父親的籍貫是那裡？
? | 本省閩南? 本省客家? 大陸各省? 原住民 其他 | Total
佛教 | |
| |
道教 | |
| |
民間信仰或其他 | |
| |
基督教天主教 | |
| |
無宗教信仰 | |
| |
Total | 1, | 1,921
| 1, | 1,921.0
Pearson chi2(16) = Pr = 0.000
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不準確

22. . tabulate fethnicity religion, chi2 exact expected
因為計算複雜，而記憶體default只有10m，出現下列訊息：
exceeded memory limits using exact(1); try again with larger #; see help tabulate for details
加大memory
先clear清掉所有在記憶體中的資料。
Set memory 128m
把資料叫回來
use “C:\Documents and Settings\Ming-chi Chen\桌面\85q1_temp.dta”, clear
不過既使是加大了memory，也提高了exact程序可運用的記憶體倍數，歷經了大約兩個小時還是沒有結果，於是直接關閉Stata。
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