Qu'est-ce que Quintiles? Un quintile est une valeur statistique d'un ensemble de données qui représente 20 d'une population donnée, de sorte que le premier quintile représente le cinquième le plus faible des données (1-20) le deuxième quintile représente le deuxième cinquième (21-40) etc. Les quintiles sont souvent utilisés pour créer des points de coupure pour une population donnée: une étude socio-économique commanditée par le gouvernement peut utiliser des quintiles pour déterminer la richesse maximale qu'une famille peut posséder pour appartenir au quintile le plus bas de la société. Ce point de coupure peut ensuite être utilisé comme condition préalable pour qu'une famille reçoive une subvention spéciale du gouvernement visant à aider les sociétés moins fortunées. BREAKING DOWN Quintiles Un quintile est un type de quantile, qui est défini comme des segments de taille égale d'une population. Une des mesures les plus courantes dans l'analyse statistique, la médiane, est en fait juste le résultat de la division d'une population en deux quantiles. Une population divisée en trois parties égales est divisée en tertiles, tandis qu'une fraction en quarts est divisée en quartiles. Plus l'ensemble de données est grand, plus il est facile de diviser en quantiles plus grands. Les économistes utilisent souvent des quintiles pour analyser des ensembles de données très volumineux, comme la population des États-Unis. Utilisations courantes des quintiles Les politiciens invoquent des quintiles pour illustrer la nécessité de modifier les politiques. Par exemple, un politicien qui défend la justice économique peut diviser la population en quintiles pour illustrer comment les 20 premiers salariés contrôlent ce qui, à son avis, représente une part injustement importante de la richesse. À l'autre extrémité du spectre, un politicien appelant à mettre fin à la fiscalité progressive pourrait utiliser les quintiles pour faire valoir que les 20 premiers paient une part trop importante de la charge fiscale. Dans The Bell Curve, un livre controversé de 1994 sur le quotient intellectuel (QI), les auteurs utilisent des quintiles tout au long du texte pour illustrer leurs recherches montrant que le QI est fortement corrélé avec les résultats positifs dans la vie. Alternatives aux quintiles Pour certaines populations, l'utilisation d'autres méthodes pour examiner comment les données sont distribuées est plus logique que les quintiles. Pour des ensembles de données plus petits, l'utilisation de quartiles ou de tertiles contribue à éviter que les données ne soient trop fines. La comparaison de la moyenne ou de la moyenne d'un ensemble de données à sa médiane, ou le point de coupure lorsque les données sont divisées en deux quantiles, révèle si les données sont réparties uniformément ou si elles sont inclinées vers le haut ou vers le bas. Une moyenne significativement plus élevée que la médiane indique que les données sont très lourdes, tandis qu'une moyenne inférieure suggère le contraire. C'est le code stata que j'ai utilisé pour diviser une variable centré Winsorised amp (numexp dénotant le nombre de gestionnaires expérimentés) sur la base de 4 quartiles et par la suite pour générer le plus haut ampères quatres mannequins de quartile: Merci à tout le monde - heres le lien J'ai essayé à la fois Aspen Chens amp Robertos suggestions - Chens façon de créer quartile haut dummy donne les mêmes résultats que j'avais précédemment amp Robertos - Montrer 1 pour les mêmes lignes - comment faire possible J'ai oublié de mentionner ici qu'il ya effectivement de nombreux liens - la plage de la variable d'origine Wnumexp est de 0 à 7, la moyenne étant 2.126618, j'ai soustrait de chaque observation de Wnumexp pour obtenir Le WCnumexp. Aussi, j'ai vérifié que egenmore est déjà installé dans ma version Stata 13.1 Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi la variable fictive basée sur le quartile le plus élevé n'a pas 75 observations en dessous (Ive obtenu 1777 observations totales): à ma compréhension cette variable dummy devrait Être le point de coupure au-dessus duquel exactement 25 du total no. Des observations (comme on le voit, il ne contient que 19,3 observations). Est-ce que je fais quelque chose de mal en écrivant le bon code Stata pour les variables mannequins lowquartile highquartile demandé Feb 12 15 à 23:00
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