إعادة قياس البيانات في و الحسابية الفوركس

مرحبا بكم في معهد البحوث الرقمية والتعليم ستاتا التعليمات كيف يمكن إعادة ترميز المتغيرات المستمرة في مجموعات قد تكون هناك أوقات التي ترغب في تحويل متغير مستمر إلى مجموعات. على سبيل المثال، قد ترغب في تحويل درجة قراءة مستمرة تتراوح من 0 إلى 100 إلى 3 مجموعات (قل منخفضة ومتوسطة وعالية). يمكنك استخدام إغن مع وظيفة قطع () للقيام بذلك بسرعة وسهولة، كما هو موضح أدناه. سنوضح هذا مع ملف البيانات hsb2 مع متغير يسمى الكتابة التي تتراوح من 31 إلى 67. يمكننا استخدام إغن مع وظيفة قطع () لجعل متغير يسمى وريتيكات الذي يجمع المتغير الكتابة إلى الفئات الأربع التالية. 30 حتى (ولكن ليس بما في ذلك) 40 40 حتى (ولكن ليس بما في ذلك) 50 50 حتى (ولكن ليس بما في ذلك) 60 60 حتى (ولكن ليس بما في ذلك) 70 يتم استخدام الأمر الجدول أدناه للتحقق من أن يتم تجميع البيانات على النحو التالي توقعنا. يمكننا أن نرى أنه عندما يكون وريتيكات في الفئة الأدنى (30) التي تكتب تتراوح بين 31 و 39، وهكذا دواليك كما نتوقع، على سبيل المثال. فإن القيم عندما تكون وريتيكات في الفئة 30 تتوافق مع الكتابة التي لها قيم 30 حتى (ولكن لا تشمل) 40. هنا نستخدم نفس الأمر ولكن الفئة الأخيرة هي من 50 إلى 60. كما ترى، فإنه يولد قيمة مفقودة لأن هناك عدد من القيم التي هي 60 أو أعلى، وبالتالي خارج النطاق الذي حددناه. وهذا يدل على أنه إذا كانت هناك قيم خارج النطاق الذي تقدمه، فسيتم تعيين قيمة مفقودة. إذا كنا نستخدم الخيار إيكوديس، وقطع () إنشاء رموز صحيحة 0، 1، 2 وهكذا دواليك. في المثال أدناه، يمكنك أن ترى أنه أنشأ رموز 0 و 1 و 2 و 3. إذا كنت تستخدم خيار التصنيف (الذي يتضمن تلقائيا إيكود)، فسيؤدي ذلك إلى إنشاء قيم عدد صحيح مثل أعلاه، ولكنه سيؤدي أيضا إلى إنشاء تصنيفات قيمة. كما ترى أدناه، يتم تسمية المتغير writecat4 30- 40-50- و 60-. نحن نستخدم خيار نولابيل لقمع عرض تسميات القيمة ويمكنك أن ترى أن المتغير هو حقا مشفرة 0، 1، 2 و 3. إذا كنت تفضل، يمكنك أن تطلب قطع () لاختيار قطع لتشكيل المجموعات مع ما يقرب من نفس العدد لكل مجموعة. نطلب أدناه إنشاء 4 (تقريبا) مجموعات على قدم المساواة الحجم. لمزيد من المعلومات، راجع دليل المساعدة أو المرجع حول إغن. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع على شبكة الإنترنت، كتاب، أو منتج معين من قبل جامعة كاليفورنيا. مرحبا بكم في معهد البحوث الرقمية والتعليم ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني توحيد المتغيرات في ستاتا A موحدة المتغير (الذي يطلق عليه أحيانا درجة z أو درجة قياسية) هو متغير تمت إعادة صياغته ليكون متوسط ​​الصفر وانحراف معياري واحد. وبالنسبة لمتغير موحد، فإن قيمة كل حالة على المتغير الموحد تشير إلى الفرق بين متوسط ​​المتغير الأصلي في عدد الانحرافات المعيارية (للمتغير الأصلي). على سبيل المثال، تشير قيمة 0.5 إلى أن قيمة هذه الحالة هي نصف انحراف معياري فوق المتوسط، في حين تشير قيمة -2 إلى أن الحالة لها قيمة اثنين من الانحرافات المعيارية أقل من المتوسط. يتم توحيد المتغيرات لمجموعة متنوعة من الأسباب، على سبيل المثال، للتأكد من أن جميع المتغيرات تساهم بالتساوي إلى مقياس عندما تضاف عناصر معا، أو لتسهيل تفسير نتائج الانحدار أو تحليل آخر. توحيد المتغير هو إجراء بسيط نسبيا. أولا، يطرح المتوسط ​​من القيمة لكل حالة، مما يؤدي إلى متوسط ​​صفر. ثم يتم تقسيم الفرق بين درجة الأفراد والمتوسط ​​على الانحراف المعياري، مما يؤدي إلى انحراف معياري واحد. إذا بدأنا مع متغير x. وتوليد متغير س. العملية هي: حيث m هو متوسط ​​x. و سد هو الانحراف المعياري x. لتوضيح عملية التوحيد، سنستخدم مجموعة البيانات الثانوية وما بعدها (hsb2). سنقوم بإنشاء إصدارات موحدة من ثلاثة متغيرات، الرياضيات. علم . و سوست. هذه المتغيرات تحتوي على درجات الطلاب على اختبارات المعرفة الرياضيات (الرياضيات) والعلوم (العلوم)، والدراسات الاجتماعية (سوست). أولا، سوف نستخدم الأمر تلخيص (مختصر كما أدناه) للحصول على المتوسط ​​والانحراف المعياري لكل متغير. متوسط ​​الرياضيات هو 52.645، والانحراف المعياري هو 9.368448. وبناء على هذه المعلومات، يمكننا توليد نسخة موحدة من الرياضيات تسمى z1math. الرمز أدناه يفعل ذلك مع الأمر توليد (مختصر إلى جين)، ثم يستخدم تلخيص لتأكيد أن متوسط ​​z1math قريبة جدا من الصفر (بسبب خطأ التقريب، ومتوسط ​​المتغير الموحد نادرا ما يكون بالضبط 0)، و الانحراف المعياري هو واحد. أدناه نفعل نفس الشيء للعلوم و سوست. وخلق متغيرين جديدين، z1science و z1socst. باستخدام وسائل كل منها والانحرافات المعيارية المأخوذة من الجدول الأول للإحصاءات الموجزة. ويوضح جدول الإحصاءات الموجزة المبينة أدناه أن كلا المتغيرين موحدان في الواقع. توحيد المتغيرات ليست صعبة، ولكن لجعل هذه العملية أسهل، وأقل عرضة للخطأ، يمكنك استخدام الأمر إغن لجعل المتغيرات موحدة. الأوامر أدناه توحيد قيم الرياضيات. علم . و سوست. وخلق ثلاثة متغيرات جديدة، z2math. z2science. و z2socst. مرة أخرى، يمكننا أن ننظر إلى جدول إحصاءات موجزة للتأكد من أن هذه المتغيرات موحدة. لاحظ أن الوسائل ليست بالضبط صفر، كما أنها لا تطابق الوسائل من مجموعة المتغيرات القياسية التي تم إنشاؤها أعلاه باستخدام الأمر توليد. في كلتا الحالتين، ويرجع ذلك إلى خطأ التقريب طفيفة جدا. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.