保证正版_stata正版软件教程

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Frequentist hypothesis testing is based on a deterministic decision using a prespecified significance
level of whether to accept or reject the null hypothesis based on the observed data, assuming that
the null hypothesis is actually true. The decision is based on a p-value computed from the observed
data. The interpretation of the p-value is that if we repeat the same experiment and use the same
testing procedure many times, then given our null hypothesis is true, we will observe the result (test
statistic) as extreme or more extreme than the one observed in the sample (100  p-value)% of the
times. The p-value cannot be interpreted as a probability of the null hypothesis, which is a common
misinterpretation. In fact, it answers the question of how likely are our data given that the null
hypothesis is true, and not how likely is the null hypothesis given our data. The latter question can
be answered by Bayesian hypothesis testing, where we can compute the probability of any hypothesis
of interest.

All of these sequences could have been generated in one line with generate and with the use of
the int and mod functions. The variables b through e are obtained with
. gen b = 1 + int((_n - 1)/2)
. gen c = 1 + mod(_n - 1, 6)
. gen d = 10 + mod(_n - 1, 3)
. gen e = 3 - mod(_n - 1, 3)
Nevertheless, seq() may save users from puzzling out such solutions or from typing in the needed
values.
In general, the sequences produced depend on the sort order of observations, following three rules:
1. observations excluded by if or in are not counted;
2. observations are sorted by varlist, if specified; and
3. otherwise, the order is that specified when seq() is called.

Description
This entry provides a software-free introduction to Bayesian analysis. See [BAYES] bayes for an
overview of the software for performing Bayesian analysis and for an overview example.

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.
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