如何将 p 值矩阵绘制成直方图

Question

我一直在网上搜索如何绘制存储在矩阵中的值的直方图，但我在这样做时遇到了一些麻烦。我创建了一个forval 循环，我在其中存储了 1000 次测试试验的 p 值，现在我想在直方图上绘制这些 p 值。

/* Loop generating 1000 trials and storing p-values */

mata: pvalue1000 = J(1000,1,.)

forvalues i = 1/1000 {

    clear
    quiet set obs 1000
    gen n = _n
    quiet gen A = runiform()
    quiet ttest A = 0.20

    /*store the mean, in a local variable*/
    local pvalue = r(p)
    gen pval = r(p)

    /*transfer the p-value from the "local" to the matrix */
    mata: pvalue1000[`i',1] = `pvalue'
}

mata: pvalue1000
hist pvalue1000

在这种情况下，hist pvalue1000 表示找不到 pvalue1000，当我尝试执行 hist pval 时，它只在直方图中显示一个 p 值（我假设这是因为它是循环外）。

另请注意，矩阵仅存储 p 值，所有 p 值都存储在单个列（有 1000 行）中。所以矩阵大小为 1 列和 1000 行。

那么我怎样才能用hist 调用一个变量，它将在该直方图上绘制所有p 值？

Answer 1

histogram 需要一个变量名，而你首先要给它一个矩阵名，所以不要去那里，因为矩阵和变量在 Stata 中完全不同。

相反，当你给它一个变量名时，你的变量pval 只包含放入其中的单个和最后一个 P-值，因为 pval 之前的所有化身都是 @987654324用你自己的代码@ed。 （将直方图命令 inside 在这里没有用处，因为一次最多只有一个 P-value 在变量内。）

矩阵可能非常有用，但它们充其量只是间接用于此目的。

大概你的问题不是你真正的问题。如果您在 (0, 1) 上从制服中获得大小为 1000 的样本，则样本均值将全部接近 0.5，并且平均值为 0.2 的测试的 P 值实际上都无法区分从 0 开始，没有任何直方图是有趣或有用的。但是这段代码似乎抓住了你的意图：

clear 
set obs 1000 
gen A = . 
gen pval = . 

quietly forval i = 1/1000 {
    replace A = runiform()
    ttest A = 0.20
    replace pval = r(p) in `i' 
}

hist pval 

这段代码中没有的内容：

1. 出于任何目的都不需要将结果放入局部变量和/或矩阵中和/或再次取出它们。我们直接将它们一一放入变量中，因为那是需要的结果。

2. 观察号_n 不用于任何事情，因此它们似乎也是可有可无的，尽管自然可能需要它们来解决您的实际问题。

3. 您的评论 store the mean 与您尝试的任何代码都不匹配。

另请注意，将locals 作为变量讨论对于任何熟悉其他编程语言的人来说都是很自然的，但绝不是 Stata 术语。局部变量是局部宏，而不是变量。

Answer 2

Stata 的主要数据集，您使用matrix 命令访问的矩阵和 Mata 矩阵都分开存在，需要单独的函数来处理，但您可以在这三个之间传输数据。

在您的情况下，您希望将 Mata 矩阵加载到 Stata 数据集中，您可以执行以下操作：

clear
getmata pvalue1000, double

请注意您的 p 值非常小，因此您需要使用 double 选项。否则你会得到单精度的零。