stata软件代理商 本地化服务

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Stata 16 has a new suite of commands for performing meta-analysis. This suite lets you explore and combine the results from different studies. For instance, if you have collected results from 20 studies about the effect of a particular drug on blood pressure, you can summarize these studies and estimate the overall effect using meta-analysis.
The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity.
You can type, for instance,
. meta set effectsize stderr
to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis.
To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type
. meta summarize
And visualizing the results is as easy as typing
. meta forestplot
But the meta suite provides much more.
Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup().
You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill.
You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative().
All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.

主讲嘉宾
刘**，南开大学博士，曾赴爱尔兰格里菲斯学院交流学习，曾任河北金融学院教师，主讲计量经济学、统计学、与金融统计等课程。曾在《亚太经济》，《财经科学》，《农业技术经济》，《经济问题探索》等刊物发表多篇论文，并著有《中国金融发展的收入分配效应》。

Multiple-group IRT models in Stata
IRT models explore the relationship between a latent (unobserved) trait and items that measure aspects of the trait. This often arises in standardized testing where the trait of interest is ability, such as mathematical ability. A set of items (test questions) is designed, and the responses measure this unobserved trait. Researchers in education, psychology, and health frequently fit IRT models.
Stata’s irt commands fit 1-, 2-, and 3-parameter logistic models. They also fit graded response, nominal response, partial credit, and rating scale models, and any combination of them. And after fitting a model, irtgraph graphs item-characteristic curves, test characteristic curves, item information functions, and test information functions.
New in Stata 16, the irt commands allow comparisons across groups. Take any of the existing irt commands, add a group(varname) option, and fit the corresponding multiple-group model. For instance, type
. irt 2pl item1-item10, group(female)
and fit a two-group 2PL model.
Group-specific means and variances of the latent trait will be estimated. Group-specific difficulty and discrimination parameters can also be estimated for one or more items. With constraints, you can specify exactly which parameters are allowed to vary and which parameters are constrained to be equal across groups.
You can even use likelihood-ratio tests to compare models with and without constraints to perform an IRT model-based test of differential item functioning.

Stata的数据管理功能让您控制所有类型的数据。
您可以重组数据，管理变量，并收集各组并重复统计。您可以处理字节，整数，long, float,double和字符串变量（包括BLOB和达到20亿个字符的字符串）。Stata还有一些的工具用来管理的数据，如生存/时间数据、时间序列数据、面板/纵向数据、分类数据、多重替代数据和调查数据。


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