STATA入门（26）

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第26天，点击查看活动详情

软件代码小白入门第26期分享: STATA和R语言在应用上的对比(第四期)。大家好啊，这一期还是继续和大家分享STATA和R语言在数据分析应用上的相同点和不同点。其实STATA和R语言各有各的特点和优势，但不要忽略软件是一类工具，只要能解决我们当前的问题，学习哪一个都是一样的。即时我们不熟悉软件的原理，当我们遇到问题的时候，带着问题去学去尝试也是一种比较有效率的方法。

为了方便大家的入门，这一期侧重比较一下卡方检验在STATA软件和R语言中的不同代码命令，通过不同软件之间的操作对比，实地深入理解两个不同统计软件的异同。假设现有一份数据，涵盖了性别（用gender表示），教育程度（用education表示，包括本科，硕士和博士三类），婚姻状况（用marital表示，包括结过婚和未结过婚的两类），以及其他常见的人口统计学变量数据等。现阶段，如果我们想探究教育程度和婚姻状态在不同性别之间的差异，应该用卡方检验来进行分析。STATA和R语言的检验命令代码见下方。

STATA：

主要用“tab”命令，并在命令结尾处添加“chi2”后缀

tab education gender,chi2

tab marital gender,chi2

R语言

主要用到“chisq.test”命令，但是前提是对导入的数据进行命名，并用“table”对两个变量生成2X2列联表样式的表格数据。

第一步：对导入的数据进行命名

data<-read.csv("数据库所在的位置/数据库原命名.csv")

第二步：将变量转为分类变量

data$gender<-as.factor(data$gender)

data$education<-as.factor(data$education)

data$marital<-as.factor(data$marital)

第三步：基于data数据库对变量education和marital分别和gender生成2X2列联表，然后应用“chisq.test”命令进行卡方检验。

table(data$education,data$gender)

prop.table(table(data$education,data$gender),2)

chisq.test(table(data$education,data$gender))

table(data$marital,data$gender)

prop.table(table(data$marital,data$gender),2)

chisq.test(table(data$marital,data$gender))