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Aber wenn Sie den Graph-Befehl in Stata Version 8 oder höher ausführen, erhalten Sie diese Fehlermeldung. Sie erhalten diese Fehlermeldung, da die Syntax des Grafikbefehls seit Version 8 vollständig überarbeitet (und wesentlich verbessert) wurde und die Syntax, die Sie in Version 7 verwendet haben, nicht mit der aktuellen Syntax kompatibel ist. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Sie damit umgehen können. Sie können Stata anweisen, den Befehl auszuführen, als ob Sie Stata Version 7 (anstelle einer späteren Version) verwenden oder Sie können den Befehl konvertieren, um die neuere Syntax zu verwenden. Wir diskutieren beide unten. Verwenden von Stata 7-Grafikbefehlen in Stata 8 Mit etwas mehr Aufwand können Sie Stata starten, um Befehle auf die gleiche Weise auszuführen, wie sie in Stata 7 ausgeführt wurden. In Bezug auf Grafikbefehle gibt es 3 Strategien, die Sie wählen können. Das erste ist, dass Sie den Befehl graph7 (Abkürzung gr7) wie unten gezeigt verwenden könnten. Und dies erzeugt einen Graphen, der genau so aussieht, wie Sie Stata Version 7 verwenden. Ein weiterer Trick ist, den Befehl Version zu verwenden, um Stata anzuweisen, den Graphbefehl auszuführen, als ob Sie Version 7 verwendeten, wie unten gezeigt. Und dies wiederum erzeugt einen Graphen, der genauso aussieht, wie Sie Stata Version 7 verwenden. Wenn Sie eine Reihe von Graphenbefehlen ausführen, können Sie einen Befehl der Version 7 auf seiner eigenen Zeile und dann alle nachfolgenden Befehle (Graphbefehle und andere Arten von Befehlen) laufen, als ob sie von Stata Version 7 waren. Dies wird fortgesetzt, bis Sie Stata beenden oder einen anderen Versionsbefehl in seiner eigenen Zeile ausgeben. Dies wird im Folgenden dargestellt. Die Strategie, die Sie wählen, hängt von der Situation ab. Diese Strategien funktionieren genauso im Befehlsfenster von Stata oder in einer Datei von Stata. do. Coverting Stata 7-Grafik-Befehle an die neuere Stata-Syntax Sie können einfach nur vorangehen und konvertieren Sie Ihre Stata 7 Grafik-Befehle, um die Darstellung der Qualität Graphen der neueren Versionen von Stata. Es ist nicht möglich, alle verschiedenen Möglichkeiten zu decken, in denen sich die aktuellen Stata-Grafikbefehle von den Stata-7-Befehlen unterscheiden. Es ist jedoch möglich, Vorschläge zu geben, die viele häufig auftretende Situationen abdecken. Um das Thema vollständig abzudecken, verweisen wir Sie auf die Ressourcen der Stata-Themen: Grafiken (einschließlich Stata Online-Grafik-Handbuch über die Stata-Website). Der aktuelle Graphikbefehl enthält sechs verschiedene Diagrammtypen: Der Graph twoway-Typ enthält unter anderem die folgenden Graphen: So kann ein Scatterplot auf drei verschiedene Arten durchgeführt werden: Wenn Sie jedoch mehrere Twoway-Graphen in einem Diagramm kombinieren möchten, benötigen Sie Um die Twoway-Typdeklaration einzuschließen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für Möglichkeiten, wie Sie die Scatterplot - und Regressionsgeraden erzeugen können, die wir in Stata 7 oben versucht haben. Alle diese Konstruktionen erzeugen einen Graphen, der so aussieht. Beachten Sie, dass dies nicht funktioniert: Hinweis: Die separaten Diagramme, die durch das Eingeben des spezifischen Befehls in Klammern () oder durch Trennen der Befehle mit zwei vertikalen Balken angezeigt werden. Probleme beim Konvertieren von Symbol - und Verbindungsoptionen Viele Stata-7-Zwillingsdiagramme schlagen in der aktuellen Version von Stata fehl, da Stata die Art und Weise geändert hat, wie das Symbol und die Verbindungsoptionen implementiert sind. In Stata 7 würde ein Streudiagramm, das zwei verbundene Linien enthält, so geschrieben werden: Beachten Sie, dass in beiden Symbolen und der Verbindung die Liste der Indikatoren ohne Leerzeichen angegeben ist. In neueren Versionen von Stata müssen Sie ein Leerzeichen zwischen den einzelnen Elementen in der Liste einfügen. Weiterhin sollten Sie das Options-Symbol in msymbol (für Markersymbol) ändern. Der äquivalente Befehl Stata 8 oder höher sieht so aus: Die obigen Kommentare decken nur einige der vielen Möglichkeiten ab, wie sich die aktuelle Version von Stata-Grafiken von der Stata 7-Version unterscheidet. Es lohnt sich, sich zu setzen und lesen Sie die Stata Online-Grafik-Handbuch und sehen Sie die Stata Themen: Grafiken. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der Universität von Kalifornien ausgelegt werden. Scatterplot Jittering Scatterplots sind eine der besten Möglichkeiten, um eine bivariate Beziehung zu verstehen. Sie zeigen ordentlich die Form der Beziehung zwischen x und y. Aber sie sind wirklich nur wirksam, wenn beide Variablen kontinuierlich sind. Wenn eine der Variablen in diskreten, Boxplots, bedingte Dichte Diagramme, und andere Visualisierungstechniken oft einen besseren Job kommunizieren Beziehungen. Aber manchmal haben wir diskrete Daten, die fast kontinuierlich ist (z. B. Jahre der formalen Bildung). Diese Arten von Variablen können nahezu kontinuierlich sein und annähernd lineare Beziehungen zu anderen Variablen aufweisen. Zusammenfassend ein kontinuierliches Ergebnis (z. B. Einkommen) mit einem Boxplot auf allen Ebenen der Bildung kann ziemlich langweilig und in der Tat ist eine schwierige Grafik zu lesen. In diesen Situationen möchten wir uns vielleicht auf einen Scatterplot verlassen, aber wir müssen die Daten vorverarbeiten, um sie klar zu visualisieren. Let39s mit einigen Beispieldaten beginnen (wobei die Prädiktorvariable diskret ist und das Ergebnis stetig ist), sehen Sie sich die Probleme an, diese Arten von Daten unter Verwendung von R39s-Standardwerten aufzuzeichnen, und schauen Sie sich dann die Jitter-Funktion an, um ein besseres Streudiagramm zu zeichnen. Hier ist, was ein Standard-Scatterplot dieser Daten aussieht: Da die unabhängige Variable nur auf ein paar Ebenen beobachtet wird, kann es schwierig sein, einen Sinn für die ldquocloudrdquo von Punkten zu bekommen. Wir können Jitter verwenden, um ein wenig zufälliges Rauschen zu den Daten hinzuzufügen, um die Wolke klarer zu sehen: Wir können noch mehr zufällige Rauschen hinzufügen, um eine noch ldquocloudrdquoartige Darstellung zu sehen: Wenn sowohl unsere unabhängigen als auch abhängigen Variablen diskret sind, Wert des Jitters noch größer ist. Let39s Blick auf einige Daten wie folgt: Hier sehen die Daten einfach wie ein Gitter aus Punkten. Es ist unmöglich, auf die Dichte der Daten irgendwo in der graphischen Darstellung zu schließen. Jitter wird sehr nützlich sein. Let39s starten mit Jitter nur auf die Variable x2 (wie wir oben): Hier fangen wir an, die Daten ein wenig klarer zu sehen. Wir versuchen es nur auf das Ergebnis: Das ist ein ähnliches Maß an Verbesserung, aber let39s verwenden Jitter auf sowohl das Ergebnis und Prädiktor, um eine viel mehr Wolke-ähnliche Wirkung zu bekommen: Hinzufügen noch mehr Rauschen wird eine noch vollere Wolke machen: Wir jetzt deutlich zu sehen Dass unsere Daten über die gesamte Matrix gleichmäßig dicht sind. Natürlich ist das Hinzufügen dieser Art von Rauschen wahrscheinlich nicht geeignet, um Daten zu analysieren, aber wir könnten z. B. Führen Sie ein Regressionsmodell auf die ursprünglichen Daten dann, wenn wir die Ergebnisse der Jitter-Eingaben, um die klarer zugrunde liegenden beschreibenden Beziehung.