Os resultados das suas análises estatísticas ajudam a compreender o resultado do seu estudo, p. Se alguma variável tem algum efeito, se as variáveis estão relacionadas, se as diferenças entre grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim para si mesmas. Estatísticas devem ser usadas para fundamentar suas descobertas e ajudá-lo a dizer objetivamente quando você tem resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordiná-los aos resultados biológicos reais. Relatórios Descritivos (Sumário) Estatísticas Meios. Sempre informe a média (valor médio) junto com uma medida de variabilidade (desvio padrão (s) ou erro padrão da média). Dois modos comuns de expressar a média ea variabilidade são mostrados abaixo: O comprimento total da truta marrom (n128) média de 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot s desvio padrão (este formato é preferido por Huth E outros (1994) quotTotal comprimento de truta marrom (n128) em média 34,4 plusmn 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot Este estilo necessita especificamente dizendo nos Métodos que a medida da variabilidade é relatada com a média. Se o resumo As estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores de resumo: quotMean comprimento total de truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Figura 5) Frequências: Os dados de frequência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como percentagens, proporções ou proporções. Quanto ao período de giro de queda, cerca de 47 de trutas marrons e 24 de trutas de ribeiro foram concentradas nas partes mais profundas do lago (Tabela 3).quot Relatando Resultados de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado chave é mostrado em azul eo resultado estatístico. Que comprova a descoberta, está em vermelho. O comprimento total médio de truta marrom no lago Sebago aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 mais 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (twosample t-test, p lt 0,001). NOTA : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isto desperdiça palavras preciosas (economia.) E aumenta desnecessariamente seu comprimento dos papéis. Resumindo Resultados de Testes Estatísticos em Figuras Se os resultados mostrados em uma figura tiverem sido testados com um teste inferencial, é apropriado resumir o resultado do teste no gráfico para que o leitor possa compreender rapidamente o significado dos achados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação que você usa. Vários métodos comuns para resumir resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparação de grupos (testes t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de 2 ou mais grupos é normalmente representada num gráfico de barras das médias e barras de erro associadas. Para dois grupos. A média maior pode ter 1-4 asteriscos centrados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 e quot significa plt0,0001. Em todos os casos, o p-valor deve ser relatado também na figura legenda O asterisco também pode ser usado com resultados tabulares como mostrado abaixo. Observe como o autor usou uma nota de rodapé para definir os valores de p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos existem dois sistemas normalmente utilizados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de como é complicado resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três meios. A linha que atravessa duas barras adjacentes indica que não são significativamente diferentes (com base num teste de comparações múltiplas) e porque a linha não inclui a média de pH 2, indica que a média de pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 ( Controlo) e o grupo de pH 3,5 significa. Observe que as informações sobre como interpretar o sistema de codificação (linha ou letras) estão incluídas na legenda da figura. Quando as linhas não podem ser facilmente desenhadas para resumir o resultado, a alternativa mais comum é usar letras maiúsculas colocadas sobre as barras de erro. As cartas compartilhadas em comum entre os grupos indicariam nenhuma diferença significativa. Exemplo: Resumindo Análises de Correlação e Regressão Para dados de relacionamento (parcelas X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi realizada, é costume reportar as estatísticas de teste salientes (por exemplo, r, r-quadrado) e p-valor em O corpo do gráfico em fonte relativamente pequena, de modo a ser discreto. Se uma regressão é feita, a linha de melhor ajuste deve ser plotada ea equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Alterado 1-11-2012 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240Por que usar Stata 10003 gráficos de ajuste de regressão 10003 gráficos de distribuição 10003 gráficos de série de tempo 10003 gráficos de sobrevivência 10003 gráficos de contorno Stata torna fácil gerar gráficos de qualidade de publicação distintamente estilizados. Você pode escrever scripts para produzir centenas ou milhares de gráficos de forma reprodutível e exportá-los para EPS ou TIF para publicação, para PNG para a web ou para PDF para visualização. Com o Editor de Gráficos integrado você clicar para alterar qualquer coisa sobre seu gráfico ou para adicionar títulos, notas, linhas, setas e texto. A programação de matrizes com o Mata Mata é uma linguagem de programação completa que compila o que você digita em bytecode, otimiza e executa rapidamente. Embora você não precise programar para usar o Stata, é reconfortante saber que uma linguagem de programação rápida e completa é parte integrante do Stata. O Mata é um ambiente interativo para manipular matrizes e um ambiente de desenvolvimento completo que pode produzir código compilado e otimizado. Ele inclui recursos especiais para processar dados do painel, executa operações em matrizes reais ou complexas, fornece suporte completo para programação orientada a objetos e está totalmente integrado com todos os aspectos do Stata. A documentação real Quando chega a hora de realizar suas análises ou entender os métodos que você está usando, Stata não deixa você alto e seco ou encomendar livros para aprender cada detalhe. Cada um dos nossos recursos de gerenciamento de dados é totalmente explicado e documentado, e mostrado na prática em exemplos reais. Cada estimador é totalmente documentado e inclui vários exemplos de dados reais, com discussões reais de como interpretar os resultados. Os exemplos dão-lhe os dados para que você possa trabalhar em Stata e até mesmo estender as análises. Damos-lhe Quick Starts para cada recurso que mostra alguns dos usos mais comuns. Queremos ainda mais detalhes, nossas seções Métodos e Fórmulas fornecem os detalhes do que está sendo computado e nossas Referências apontam para você ainda mais informações. Stata é um pacote grande e tem assim muita documentação ndash mais de 12.000 páginas em 23 volumes. Mas não se preocupe, digite help my topic e Stata pesquisará suas palavras-chave, índices e até mesmo pacotes escritos pelo usuário para trazer tudo o que você precisa saber sobre seu tópico. Tudo está disponível no Stata. Nós apenas não escrevemos métodos estatísticos, nós os validamos. Os resultados que você vê de um estimador de Stata descansam em comparações com outros estimadores, simulações de Monte-Carlo de consistência e cobertura, e testes extensivos por nossos estatísticos. Cada Stata que enviamos passou uma suíte de certificação que inclui 1,7 milhões de linhas de código de teste que produz 3,7 milhões de linhas de saída. Nós certificamos cada número e pedaço de texto desses 3,7 milhões de linhas de código. Suporte técnico O suporte técnico da Stata é gratuito para usuários registrados. E, este é um caso de ficar muito mais do que você paga. Temos uma equipe dedicada de especialistas Stata programadores e estatísticos para responder às suas perguntas técnicas. De soluções de gerenciamento de dados complicadas para obter o seu gráfico olhando apenas para a direita. De explicar um erro padrão robusto para especificar seu modelo multinível. Temos suas respostas. O Stata extensível é tão programável que os desenvolvedores e usuários adicionam novos recursos todos os dias para responder às demandas crescentes dos pesquisadores de hoje. Com os recursos da Statas Internet, novos recursos e atualizações oficiais podem ser instalados pela Internet com um único clique. Stata Journal O Stata Journal é uma publicação trimestral que contém artigos sobre estatísticas, análise de dados, métodos de ensino e uso eficaz da linguagem Statas. O jornal publica artigos revisados, juntamente com notas e comentários mais curtos, colunas regulares, revisões de livros e outros materiais de interesse para pesquisadores aplicando estatísticas em uma variedade de disciplinas. Stata Press Stata Pressreg publica livros, manuais e revistas sobre Stata e tópicos de estatísticas gerais para pesquisadores profissionais de todas as disciplinas. Stata Pressreg publicações, juntamente com livros recomendados. Stata News O StataNews é uma publicação trimestral gratuita que contém artigos sobre o uso do Stata, anúncios de novos lançamentos e atualizações, horários de treinamento, novos livros, conferências e grupos de usuários, novos produtos e outros anúncios de interesse dos usuários da Stata. Stata Blog O Stata Blog oficial, Not Elsewhere Classified (NEC). Irá mantê-lo atualizado sobre todas as coisas relacionadas à Stata, incluindo anúncios de produtos, anúncios de serviços, como treinamento on-site e público, e dicas e comentários sobre o uso do Stata. Assinados individualmente, os artigos na NEC são escritos pelas mesmas pessoas que desenvolvem, apoiam e vendem a Stata. NEC é informal, mas útil, e até mesmo divertido. Há uma infinidade de opções de treinamento disponíveis para se tornar proficiente na Stata rapidamente. A Stata oferece cursos práticos de treinamento público, cursos personalizados de treinamento no local e treinamento on-line através de NetCourses e tutoriais em vídeo. Vídeo Tutorials Statas canal do YouTube é o recurso perfeito para novos usuários para Stata, os usuários que querem aprender um novo recurso no Stata, e professores à procura de auxiliares no ensino com Stata. Reuniões da Stata Conference and Users Group Se você é um iniciante ou um especialista, você encontrará algo apenas para você nas reuniões do Grupo de Usuários, que são realizadas a cada ano em vários locais ao redor do mundo. Essas reuniões mostram apresentações em profundidade de especialistas StataCorp e usuários experientes Stata que se concentram em ajudá-lo a usar Stata mais eficazmente. Um grande recurso para os usuários é Statalist. Um fórum onde mais de 6.500 usuários Stata trocam mais de 2.000 postagens e respostas a cada mês. Statalist é executado e moderado por usuários Stata e mantido pela StataCorp. Comentários dos usuários Os nossos usuários gostam de compartilhar como Stata é grande, por isso quero mostrar-lhe Se você acha que Stata é ótimo também, envie-nos um e-mail com seu comentário e podemos compartilhá-lo com a comunidade Stata. Econometria Financeira Usando Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para financeiro. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre tanto da disponibilidade de dados como da qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é uma boa ideia. A 4ª Reunião do Grupo de Utilizadores da Polónia Stata terá lugar na segunda-feira, 17 de Outubro de 2016, na Escola Superior de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polónia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Rain Data: Usando Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de loop Muitas vezes no trabalho de dados, verificamos que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. A 22ª Reunião do Grupo de Utilizadores de Stata de Londres acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2016 na Cass Business School, em Londres. A reunião do Grupo de Usuários do Stata de Londres. Cursos Stata mais recentes A maioria das questões de interesse são fundamentalmente questões de causalidade, ou seja, qual é o efeito de alguma variável x em alguma outra variável y. Este curso apresenta os métodos estatísticos que estão atualmente disponíveis para o estudo de tais questões. As análises causais modernas baseiam-se no quadro de resultados potenciais ou no quadro de equações estruturais. Vantagens e desvantagens de ambos os quadros serão discutidos. Entregue pela StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata. Nosso curso Stata Fundamentals fornece uma introdução completa ao Stata para o novo usuário e é ideal para os usuários novos ou principiantes que querem ter uma vantagem e aprender a usar o Stata de forma eficiente. Aprenda como comunicar seus dados com recursos gráficos poderosos do Statas. Este curso apresentará diferentes tipos de gráficos e demonstrará como usá-los para a análise exploratória de dados. Entregue por StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata. Effect Size Calculator Calculadora de Tamanho de Efeito: um guia do usuário para usar a planilha: Calculadora de Tamanho de Efeito é uma planilha do Microsoft Excel. Ele é executado na versão 5 ou posterior (incluindo o Office95). Se você digitar a média, o número de valores eo desvio padrão para os dois grupos que estão sendo comparados, calculará o Tamanho do Efeito para a diferença entre eles e mostrará essa diferença (e seu intervalo de confiança) em um gráfico. Também irá calcular o teste-t padrão para comparar dois meios para ver se a diferença é estatisticamente significativa. A planilha é composta por duas folhas: Calculadora. No qual os dados são inseridos e os valores calculados, e Gráfico. Que traça a estimativa do tamanho do efeito e seus intervalos de confiança. Clique nas guias na parte inferior da tela para alternar entre elas. Calculadora Esta folha é dividida em três seções: 1. ENTRADA DE DADOS (colunas A a G) Esta seção contém as células nas quais os dados podem ser inseridos. Não altere o conteúdo de qualquer célula que esteja sombreada. Digite somente em células em branco, caso contrário fórmulas importantes podem ser perdidas. Digite um rótulo curto para cada medida de resultado inserida. O conteúdo das células A4 a A7 é usado como os rótulos para as estimativas de tamanho de efeito no Gráfico. Grupo de tratamento: média Introduzir a média para o grupo de tratamento. Esta é a estimativa agrupada de desvio padrão de ambos os grupos, com base no pressuposto de que qualquer diferença entre as suas SD é apenas devido à variação da amostragem. P-valor para a diferença em SDs Este é o p-valor para um F-teste de se os seus SDs são suficientemente perto para diferir apenas por acaso. É a probabilidade de que uma diferença tão grande como esta teria ocorrido se as amostras fossem tiradas da mesma população. Convencionalmente, valores inferiores a 0,05 são tomados para lançar dúvidas sobre esta suposição. Esta é simplesmente a diferença entre os dois meios. Se o resultado for medido numa escala familiar, esta diferença é interpretável como o tamanho do efeito. P-valor para o diff médio (teste T de 2 caudas) Este é o valor de p para um teste-T padrão de se os dois meios estão próximos o suficiente para diferir apenas por acaso. É a probabilidade de que uma diferença tão grande como esta teria ocorrido se as amostras fossem tiradas da mesma população. Convencionalmente, os valores inferiores a 0,05 são tomados para lançar dúvidas sobre esta suposição, ou seja, se p lt 0,05, a diferença é improvável que tenha surgido por acaso e é dito ser estatisticamente significativa. Intervalo de confiança para a diferença: menor O intervalo de confiança é uma forma alternativa de indicar a variabilidade nas estimativas a partir de pequenas amostras. O cálculo padrão aqui é um intervalo de confiança de 95 (outras porcentagens podem ser dadas alterando o valor na célula W10). Se várias amostras de dois grupos do mesmo tamanho, retirados de uma população em que a verdadeira diferença era o valor na coluna J, haveria variação nas diferenças encontradas. No entanto, para cada 100 amostras colhidas, para 95 delas (em média) a diferença seria entre os limites de confiança inferior e superior. O intervalo de confiança é normalmente interpretado como uma margem de incerteza em torno da estimativa da diferença entre os grupos experimentais e de controlo. Intervalo de confiança para a diferença: superior 3. TAMANHO DE EFEITO PADRONIZADO (colunas N a S) Esta seção calcula a diferença entre os dois grupos como um tamanho de efeito padronizado, corrige-o para viés e calcula um intervalo de confiança. Tamanho do efeito baseado no grupo de controlo SD Em alguns casos pode não ser apropriado utilizar uma estimativa agrupada de desvio padrão, pelo que o grupo de controlo SD é utilizado. As fórmulas para calcular essas estatísticas foram coladas em dez linhas da planilha (ou seja, linhas 4 a 13). Se você quiser calcular mais de dez tamanhos de efeito, as fórmulas podem ser copiadas em linhas adicionais. A maneira mais fácil de fazer isso é selecionar primeiro as células que contêm a linha inferior com as fórmulas já existentes e as linhas nas quais você deseja colá-las. Por exemplo, se você desejar mais cinco linhas, clique na célula H13, arraste para S18 e libere. Em seguida, pressione CTRL D (ou seja, mantenha pressionada a tecla CTRL e pressione e solte D). O gráfico representa a estimativa do Tamanho do Efeito (coluna O) e seus limites de confiança (colunas Q e R). Ele usa o texto na coluna A como um rótulo para cada Tamanho de Efeito. Por padrão, o gráfico traça quatro Tamanhos de Efeito, correspondendo aos valores das linhas 4 a 7. Para incluir mais (ou menos) Tamanhos de Efeito, mova o ponteiro sobre um dos diamantes que representa a estimativa de Tamanho de Efeito e clique. O texto SÉRIE (Estimativa do Tamanho do Efeito, CalculadoraA4: A7, CalculadoraO4: O7,1) aparecerá na barra de fórmulas (na parte superior da tela). Se você quiser que apenas dois tamanhos de efeito sejam mostrados, altere os 7s em 5s (para que os valores nas linhas 4 a 5 sejam plotados) e pressione RETURN. Alternativamente, para plotar cinco Tamanhos de Efeito, substitua o 7s por 8s. Em seguida, clique em um dos pontos limites de confiança superior e repita a correção e novamente para o limite de confiança inferior.
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