効果的な研究を設計するには、検出力、サンプルサイズ、そしてコストのバランスを取る必要があります。
例えば、顧客のコンバージョン率(購入 vs. 未購入)、患者の回復アウトカム(回復 vs. 未回復)、
ユーザーエンゲージメントの意思決定(購読 vs. 購読解除)を分析する際に、
新しい power logistic
コマンドは、時間やリソースを無駄にすることなく、
ロジスティック回帰モデルに最適なサンプルサイズを決定するのに役立ちます。
power logistic
コマンドは、ロジスティック回帰モデルにおける
関心のある1つの係数の検定について、サンプルサイズ、検出力、または効果サイズを計算します。
個人に処置が実際に行われたかどうかを判断する観察不可能な特性がある場合、処置効果を特定することは困難です。
しかし、割り当てられた処置内容を把握していたり、個人が処置を受ける動機に関する情報を持っていることがあります。
新しいいlateffects
コマンドはこの操作変数を活用して、部分集団に対する因果効果である
、局所平均治療効果 (local average treatment effect: LATE) を推定します。
線形回帰コマンドの分散共分散行列オプションセットでさらに多くの頑健な標準誤差と信頼区間が利用可能になります。
regress
とareg
では、vce(hac hacspec)
オプションを使用することで、不均一分散および自己相関整合(HAC)標準誤差を考慮できるようになりました。
regress, areg, xtreg,fe, didregress, xtdidregress
のバイアス補正機能が強化され、クラスタリングにおいてHC2およびHC3標準誤差の
両方を考慮できるようになりました。
ivregress
で操作変数法を推定する際に、複数の非ネストクラスターを考慮することができるようになりました。
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