用stata写论文的过程中，相关性分析是必须做的吗？

在用 Stata 写论文的过程中，相关性分析并非是“必须”做的，但绝大多数情况下，它是一个非常重要且有价值的分析步骤，几乎是必不可少的。 理解这一点，需要我们深入探讨相关性分析在论文写作中的角色和意义。

为什么相关性分析如此重要，甚至接近“必须”？

想象一下，你的论文研究的是两个或多个变量之间的关系。比如，你想研究“学习时间”和“考试成绩”之间的关系，或者“广告投入”和“销售额”之间的关系。这时，仅仅描述每个变量的平均值或标准差，是远远不够的。你需要回答的核心问题是：

这些变量是否会一起变化？
如果一个变量增加，另一个变量会倾向于增加还是减少？
这种共同变化的强度有多大？

相关性分析正是回答这些问题的首要且最直接的工具。

1. 揭示变量间的初步联系：
在进行更复杂的回归分析之前，相关性分析就像是“侦探的初步勘察”。它能让你快速了解你的研究变量之间是否存在潜在的线性关系。如果相关性很低甚至为零，你可能就需要重新审视你的研究假设或变量选择。例如，如果你发现“学习时间”和“考试成绩”之间几乎没有相关性，这可能意味着学习时间不是决定成绩的关键因素，或者你的数据测量存在问题，亦或是存在其他更重要的影响因素你没有考虑。

2. 为回归分析打下基础：
绝大多数的论文研究，最终都会走向回归分析（如 OLS 回归、逻辑回归等），来量化变量之间的因果关系或预测关系。相关性分析是回归分析的“前奏”和“铺垫”。
共线性诊断： 在多元回归中，如果两个或多个自变量之间存在高度相关性（即多重共线性），会导致回归系数的估计不稳定、标准误增大，甚至无法解释。相关性分析是识别潜在共线性的第一步。通过计算所有自变量两两之间的相关系数矩阵，你可以很容易地发现那些“走得太近”的变量。
选择合适的变量： 如果你有很多潜在的自变量，相关性分析可以帮助你初步筛选出与你想要解释的因变量最相关的变量，为模型构建提供指导。当然，仅仅看相关性来筛选变量是不够的，还需要考虑理论基础和因果推断，但它是一个很好的起点。
理解变量的方向和强度： 相关系数（如 Pearson 相关系数）不仅告诉你变量是否相关，还告诉你相关的方向（正相关还是负相关）和强度（从1到+1）。这对于理解你的研究发现至关重要。例如，一个显著的负相关意味着学习时间增加，考试成绩反而下降，这肯定需要深入探究其背后的原因。

3. 支持研究假设：
你的论文通常会提出一些研究假设，比如“增加广告投入会提高销售额”。相关性分析是检验这些假设的直接方式。如果你的分析结果显示“广告投入”和“销售额”之间存在显著的正相关，那么这就在一定程度上支持了你的假设。虽然相关不等于因果，但支持了假设的初步关联性是后续深入研究的基础。

4. 数据探索与质量检查：
在实际操作中，相关性分析也是一种有效的数据探索和质量检查手段。通过查看相关性矩阵，你可以：
发现异常值的影响： 如果某个变量与其他所有变量的相关性都很奇怪，或者某个相关系数突然变得非常大或非常小，这可能提示你的数据中存在异常值或录入错误。
理解数据特征： 即使你最终不直接报告相关性分析的结果，它也帮助你深入理解了你的数据集的内在结构。

什么时候“可能”不直接报告相关性分析？

虽然重要，但有些情况下，你可能不会将“相关性分析”作为一个独立的章节或主要结果进行报告，而是将其“内化”到其他分析中：

纯粹的定性研究： 如果你的论文是基于访谈、案例研究等纯粹的定性方法，且不涉及量化变量，那么相关性分析自然不适用。
单个变量描述性研究： 如果你的论文仅仅是描述一个现象、一个人群的特征，且不考察变量间的关系，那么相关性分析也不是必须的。
因果推断非常明确且方法论严谨： 在某些非常特殊的领域或研究设计中（例如，严格控制的实验设计），你可能直接进行因果推断，并且对共线性等问题有更高级的处理方法。但即使在这种情况下，初步的探索性相关性分析仍然是有益的。
高度理论驱动的分析： 少数情况下，研究可能高度依赖于已有的理论框架，直接跳到更复杂的模型，相关性分析仅作为研究内部的辅助工具。

在 Stata 中进行相关性分析的常用方法：

在 Stata 中，进行相关性分析非常方便，最常用的命令是：

`correlate varlist` (或 `corr varlist`)： 这是最基础的命令，用于计算两两变量之间的 Pearson 相关系数。
```stata
correlate study_time exam_score hours_sleep
```
这会生成一个相关系数矩阵，显示 `study_time` 与 `exam_score`，`study_time` 与 `hours_sleep`，以及 `exam_score` 与 `hours_sleep` 的 Pearson 相关系数，同时还会给出显著性水平（pvalue）。

`pwcorr varlist, sig star kable`： `pwcorr` 提供更多选项，比如 `sig` 会显示显著性水平，`star` 会在显著相关系数旁边加上星号（ 表示 0.05 显著， 表示 0.01 显著， 表示 0.001 显著），`kable` 则可以生成漂亮的表格，适合直接放入论文。
```stata
pwcorr study_time exam_score hours_sleep, sig star kable
```

`spearman varlist`： 如果你的变量是定序变量，或者数据不满足 Pearson 相关系数的正态性假设，可以使用 Spearman 等级相关系数。

`kendall varlist`： 另一种非参数相关系数，适用于定序变量。

`matrix list e(corr)`： 在执行完 `corr` 或 `pwcorr` 后，相关系数矩阵会被存储在 `e(corr)` 矩阵中，可以使用这个命令查看。

如何在论文中呈现相关性分析？

这取决于你的论文结构和你的导师要求，但通常有几种方式：

1. 独立章节： 如果相关性分析是你的研究的一个重要组成部分，或者用于详细描述变量间的关系以支持后续分析，可以单独设立一个“相关性分析”章节。
2. 数据描述章节的子部分： 在描述性统计部分，可以简要介绍变量间的相关性，展示相关系数矩阵或其中的关键部分。
3. 回归分析章节的铺垫： 在进行回归分析之前，可以提及相关性分析的结果，作为选择变量或解释模型系数的依据。
4. 表格形式： 最常见也是最清晰的方式是制作一个相关系数矩阵的表格。表格通常会包含：
变量名称
相关系数（例如，Pearson r）
显著性水平（pvalue），或者使用星号表示显著性
观测值数量（N）

示例表格标题：
表 X. 研究变量之间的 Pearson 相关系数
表 X. 学习时间、考试成绩与睡眠时间的相关性分析

需要强调的一点：

相关不等于因果。 即使你的相关性分析显示两个变量高度相关，你也必须非常谨慎地使用“导致”、“影响”等词语，除非你的研究设计能够严格证明因果关系。相关性分析只是帮助你理解变量之间的“陪伴关系”，而因果关系需要更复杂的理论支持和方法论（如工具变量法、倾向得分匹配法、实验设计等）来证明。

总结来说，用 Stata 写论文时，相关性分析不是一个可以随意省略的步骤。 它是数据探索、变量关系初步判断、回归模型构建、假设检验等一系列关键环节的基础。除非你的研究性质或设计完全不需要考察变量间的关系，否则进行并恰当呈现相关性分析，将大大提升你论文的严谨性和说服力。与其问“是不是必须做”，不如理解它为何重要，以及如何在你的研究中恰当地运用它。

网友意见

不要跟软件挂钩。

1、STATA与SPSS软件

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当不错。

Stata其统计分析能力远远超过了SPSS，在许多方面也超过了SAS！由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS的运算速度要比SPSS至少快一个数量级，而Stata的某些模块和执行同样功能的SAS模块比，其速度又比SAS快将近一个数量级！）Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

总之上面两个是一个统计软件，统计方面有很多内容。

2、一篇论文的例子

相关系有诸多概念，同时相关系与因果性是一个大问题。目前的机器学习（ML）等等都是以此为基准展开的。相关性问题与因果性问题，几乎成了一个基本的哲学问题。

上面一篇论文的论证方式，整体的逻辑结构非常有特色，第一部分用到了stata。结合这篇文章分下面三个部分简单的描述一下。

2.1、相关性分析部分

相关性一般指的是两个（或者多个）随机变量（或随机向量）之间的（线性）相关性，它代表了两个变量之间的某种量化关系。

量化出来无非是相关或者不相关。

很显然这部分的基本操作（基操）如下

其中原始数据比较多是调查。

箭头上面 一般是用统计软件 stata 、spss等等 ，当然一些特殊情况需要专门编程。

以原来的论文为例子。

先对变量进行了描述。

并进行了一定的处理，（可以称之为规范，数据清洗），以适合统计软件识别。

上面是简单的原理描述。

上面是统计软件运行后的结果。

上面整个部分主要是以相关性为主的。

2.2、因果性部分

相关性与因果性不同。

相关性可以理解成重要性，要素跟要素两者之间的比较性的关系，与之对应的是无向图。

因果性则是要素跟要素之间的因果关系，导致关系，可达关系，与之对应的是有向图。

以例子中的论文为例。

开始假设了14个要素。

通过相关性分析后，发现10个要素是相关性强的。

那么这10个要素相互之间是怎么作用的？最终呈现什么样的因果层次结构？

这就可以通过ISM模型或者AISM模型来解释。

上面是由专家分析得到的原始关系矩阵

上面是自动计算的软件。

输入A后，可以自动的得到可拖拽的对抗层级拓扑图。

3、模型的直观性问题

上面是对抗层次拓扑图展示的结果（这个图巨丑，画得太难看！！）

例子中采用的回归——AISM模型充分体现和反映人的思维过程，具有结构清晰、计算简便、结论直观、易于理 解、可信度高等特点，可以在类似的相关性研究与因果性研究中广泛运用。

相较于文字、表格、数学符号等方式，AISM 在结果呈现上非常直观且清晰，它把评价对象（要素）看成一个结点，将存在优劣（因果）关系的结点用有向线段标识，AISM 最终以有向拓扑层级图的方式呈现结点间的优劣（因果）关系，进而很容易得出评价对象的优劣（因果）。

习惯上把越优（结果要素）的结点放置于上面的层级，越劣（原因要素）的结点放置在越下的层级，最终按照层级的高低给出各个结点的排序，最上层的结点为帕累托最优集，最下层的为最劣集。层级从下至上形成由劣到优的帕累托系列。经典的 ISM 方法求解层级过程是采用从优到劣的方式求解，即先从帕累托最优到帕累托最劣的方式求解，从层级图上看，就是从上至下放置层级要素；而本文引入了与之对立的方法，即从下层开始放置要素的方式。这两种层级抽取的方式，得到的帕累托全系列可能并不一致。

总之，图形化的表达在结果呈现上非常直观且清晰，要远优于文字、表格、数学符号等方式。

总结：

stata只是一个软件，相关性分析也并不是必须做的。甚至可以不做。这跟你具体的研究有关。

上面两个其实挺简单的，因为主要是按几下按钮

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