Wie schreibe ich ein statistisches Analysepapier? Beratung für Studierende

Diese Frage wird mir ziemlich oft gestellt, daher dachte ich, ich würde ein paar Beiträge dazu schreiben. Das häufigste Problem ist, dass ein Student, der neu in der Statistik ist, keine Ahnung hat, wo er überhaupt anfangen soll.

Diese Beispiele verwenden SAS, aber Sie können jedes beliebige Paket verwenden.

Meine Empfehlung an Studenten, die anfangen, Statistik zu lernen, ist, mit einer Art öffentlich verfügbarem Datensatz zu beginnen und Erfahrungen mit realen Daten zu sammeln.

1. IDENTIFIZIEREN SIE DIE VERFÜGBAREN VARIABLEN

Als erstes müssen Sie den Inhalt des Datensatzes untersuchen. Schauen Sie sich die verfügbaren Variablen an. Mit SAS würden Sie dies mit PROC-INHALTEN tun.

Ihr Programm ist an dieser Stelle sehr einfach

LIBNAME mydata „Pfad zu Ihren Daten“ ;

PROC CONTENTS DATA = mydata .datensatzname ;

Normalerweise würden Sie zuerst eine Hypothese aufstellen und dann die Daten sammeln. Der Vorteil der Arbeit mit öffentlich genutzten Datensätzen besteht darin, dass Sie nicht die Zeit und die Kosten für die Befragung von 40.000 Personen aufwenden müssen. Der Nachteil ist, dass Sie auf die gesammelten Variablen beschränkt sind.

2. GENERIEREN SIE EINE HYPOTHESE

Mit Blick auf die California Health Interview Survey-Daten kam ich auf die folgende Nullhypothese:

Es gibt keinen Unterschied in der Fettleibigkeit zwischen Kaukasiern, Afroamerikanern und Latinos.

3. DESKRIPTIVE STATISTIKEN AUSFÜHREN

Sie benötigen deskriptive Statistiken aus drei Gründen. Erstens, wenn Sie nicht genügend Varianz für die Variablen von Interesse haben, können Sie Ihre Nullhypothese nicht testen. Wenn jeder weiß ist oder niemand fettleibig ist, haben Sie nicht den richtigen Datensatz für Ihre Studie. Zweitens müssen Sie eine Tabelle mit Beispielstatistiken in Ihr Papier aufnehmen. Dies sollte demografische Standardvariablen umfassen – Alter, Geschlecht, Bildung, Einkommen und Rasse sind die wichtigsten. Zu guter Letzt geben Ihnen deskriptive Statistiken einen Einblick in die Codierung und Verteilung Ihrer Daten.

proc freq Daten = mydata.coh602 ;
Tabellen race = srsex aheduc ;
where race = „“ ;

proc bedeutet data= mydata.coh602 ;
var ak22_page_p ;

where race ne „“ ;
run ;

Sie können die Ergebnisse aus dem obigen Code hier sehen.

Beachten Sie etwas über den obigen Code – die WHERE-Anweisung. Meine Hypothese erwähnte nur drei Gruppen – Kaukasier, Afroamerikaner und Latinos. Dies waren die einzigen drei Gruppen, die einen Wert für die Race-Variable hatten. (In diesem Beispiel wird eine modifizierte Teilmenge der CHIS verwendet, wenn Sie sich wirklich für solche Dinge interessieren und es wissen möchten.) Da dies die Population ist, die ich analysieren werde, möchte ich Personen, die nicht in eine dieser drei Gruppen fallen, nicht in meine Berechnung der Häufigkeitsverteilungen und Mittelwerte einbeziehen.

4. STELLEN SIE IHRE ERSTE TABELLE ZUSAMMEN

Mit den Ergebnissen Ihrer ersten Analyse können Sie Ihren Stichprobenabschnitt wie folgt aufschreiben

Probanden

Die Stichprobe bestand aus 38.081 Erwachsenen, die an der California Health Interview Survey 2009 teilnahmen. Demografische Stichproben sind in Tabelle 1 dargestellt.

<Dann haben Sie einen Tisch 1>

Variabel ………… N…. %

Rasse

• Schwarz 2.181 5,7
• Spanisch, 4926 13,0
• Weiß 30,974 81.3

Geschlecht

• Männlich 15,751 41.4
• Weiblich 22,330 58.6

Variabel ……N….. Mittelwert… SD

Alter…………38,081 55.4 18.0

Einkommen 37,686 $69,888 $63,586

Ich werde versuchen, bald mehr zu schreiben, aber im Moment weist der unsichtbare Entwickler darauf hin, dass es nach 1 Uhr morgens ist und ich meinen Computer verlassen sollte.

UPDATE: Klicken Sie hier für Schritt 2