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Weitere neue Funktionen in Stata 18

Wir haben hier viele Highlights der Stata 18 Version vorgestellt. Aber Stata 18 enthält noch viel mehr. Wir möchten nicht, dass Sie die unten aufgeführten zusätzlichen neuen Funktionen übersehen. Eine davon könnte Ihr Favorit sein.

General statistics

Viele der Stata-Schätzbefehle unterstützen die Option vce(robust) zur Schätzung robuster Standardfehler und die Option vce(cluster clustvar) zur Schätzung cluster-robuster Standardfehler. Diese Optionen werden nun von zwei zusätzlichen Befehlen unterstützt:
- Der Befehl sureg, der scheinbar unverbundene Regressionsmodelle anpasst
- Der Befehl reg3, der Systeme von simultanen Gleichungen über dreistufige kleinste Quadrate anpasst
Exakte p-Werte sind jetzt für Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten verfügbar. Der Befehl spearman unterstützt nun die Option exact(), um den exakten p-Wert unter Verwendung einer Monte-Carlo-Stichprobe der Permutationsverteilung oder unter Verwendung einer vollständigen Aufzählung der Permutationsverteilung zu berechnen.
Die Faktor-Variablen-Notation von Stata ermöglicht es Benutzern, kategoriale Variablen und Interaktionen in Variablenlisten in vielen Befehlen zu spezifizieren. Diese Notation wird nun von zusätzlichen Befehlen unterstützt:
- Der Befehl exlogistic, der exakte logistische Regressionsmodelle anpasst
- Der Befehl expoisson, der exakte Poisson-Regressionsmodelle anpasst
Nach der Anpassung von Simultan-Quantil-Regressionsmodellen mit sqreg können Sie den neuen Befehl estat coefplot verwenden, um die Koeffizienten und ihre Konfidenzintervalle über die Quantile hinweg darzustellen.
Der Befehl nlcom, der nichtlineare Parameterkombinationen berechnet, unterstützt jetzt die Option eform[()], um potenzierte nichtlineare Parameter auszugeben.
Der Befehl table berechnet jetzt zwei zusätzliche Statistiken: das geometrische Mittel und die geometrische Standardabweichung, die mit statistic(geomean) bzw. statistic(geosd) angegeben werden. Darüber hinaus können jetzt strL-Variablen zur Definition von Zeilen, Spalten und einzelnen Tabellen verwendet werden.

Causal inference

Nach der Anpassung eines Differenz-in-Differenzen-Modells mit didregress oder xtdidregress an Daten, die mehrere Kohorten umfassen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten behandelt wurden, können Sie den neuen estat-Befehl bdecomp verwenden, um den durchschnittlichen Behandlungseffekt auf die Behandelten (ATET) in Komponenten zu zerlegen. Die Ergebnisse sind nützlich, um festzustellen, ob die Behandlungseffekte heterogen sind und, falls ja, wie stark sich die Heterogenität auf den von didregress oder xtdidregress gemeldeten Gesamt-ATET auswirkt.

Meta-analysis

Nach meta regress können Sie nun predict mit der Option reses() verwenden, die mit der Option reffects angegeben wird, um vergleichende Standardfehler für die zufälligen Effekte zu berechnen. Diagnostische Standardfehler können durch Hinzufügen der Unteroption diagnostic erhalten werden.
Nach meta mvregress können Sie nun predict mit der Option reses() verwenden, um standardmäßig vergleichende Standardfehler für die Zufallseffekte zu berechnen. Diagnostische Standardfehler können durch Hinzufügen der diagnostischen Unteroption erhalten werden.

Survival analysis

Der Befehl stcurve stellt die Überlebens-, Ausfall-, Gefährdungs- oder kumulative Gefährdungsfunktion nach der Anpassung vieler Modelle für Überlebenszeitdaten dar. In Stata 18 hat stcurve die folgenden neuen Funktionen:
- Nach der Anpassung eines Cox-Modells mit geteilter Zerbrechlichkeit mit stcox können Sie jetzt den Ausdruck _frailty = (numlist) in der at()-Option angeben, um die Schätzungen der Überlebensrate und verwandter Funktionen für Zerbrechlichkeiten anzupassen, die auf die Werte in numlist gesetzt sind.
- Nach der Anpassung eines Cox-Modells für einen intervallzensierten Datensatz mit mehreren Datensätzen pro Subjekt mit Hilfe von stintcox können Sie die neue Option atmeans angeben, um die Überlebensfunktion oder eine andere Funktion bei zeitspezifischen Mittelwerten der Kovariate zu bewerten.
- Nach der Anpassung eines Cox-Modells für einen intervallzensierten Datensatz mit mehreren Datensätzen pro Subjekt unter Verwendung von stintcox können Sie die neue Option atframe(frname) angeben, um die Überlebensfunktion oder eine andere Funktion anhand der Werte der im Frame frname angegebenen Variablen auszuwerten.
- Nach Lasso-Cox oder Elasticnet-Cox können Sie standardmäßig Vorhersagen auf der Grundlage von bestraften Koeffizienten berechnen, oder Sie können Vorhersagen auf der Grundlage von Nachselektionskoeffizienten berechnen, indem Sie die Option Postselektion angeben.
Nach der Anpassung eines Cox-Modells mit geteilter Frailty mit stcox erlaubt predict nun die Optionen atfrailty und atfrailty(varname|#), wenn Sie die Basislinien-Überlebensfunktion, die Basislinien-Funktion der kumulativen Gefahr oder die Basislinien-Hazard-Beiträge vorhersagen. Wenn Sie atfrailty angeben, werden die Schwachstellen bei der Berechnung der Vorhersagen auf ihre geschätzten Werte gesetzt. Wenn Sie atfrailty(varname|#) angeben, werden die Schwächen stattdessen auf die Werte in varname oder # gesetzt.
Der Befehl stintcox, der Cox-Proportional-Hazards-Modelle für intervallzensierte Daten anpasst, unterstützt nun die Option vce(robust) zur Schätzung robuster Standardfehler und die Option vce(cluster clustvar) zur Schätzung cluster-robuster Standardfehler.

Multivariate statistics

Die Faktor-Variablen-Notation von Stata ermöglicht es den Benutzern, in vielen Befehlen kategoriale Variablen und Interaktionen in Variablenlisten anzugeben. Diese Notation wird nun von zusätzlichen Befehlen unterstützt:
- Der Befehl discrim knn, der eine kth-nearest-neighbor-Diskriminanzanalyse durchführt
  Der Befehl discrim logistic, der eine logistische Diskriminanzanalyse durchführt

Graphics

Bei der Erstellung von by-Diagrammen können Sie jetzt die bystyle-Option altleg angeben, um die Legende an die Sechs-Uhr-Position zu verschieben und zwei Spalten für die Legende zu verwenden. Wenn Sie beispielsweise die Option by(group, style(altleg)) angeben, wird das Diagramm für jeden Wert von group erstellt und die zweispaltige Legende am unteren Rand dieser Diagramme platziert.
Mit der Option labelminlen(#) können Sie nun eine Mindestlänge für die Achsenbeschriftungen festlegen. Dies kann besonders hilfreich sein, wenn Sie mehrere Diagramme erstellen, die Sie mit Hilfe von graph combine kombinieren wollen. Sie können z. B. ylabel(labelminlen(5)) bei jedem Diagramm angeben, um sicherzustellen, dass mindestens fünf Zeichen für die Beschriftung der y-Achse verwendet werden; die Beschriftungen werden bei Bedarf links mit Leerzeichen aufgefüllt. Wenn Sie diese Option zu jeder Diagrammspezifikation hinzufügen, können Sie Diagramme mit gleich breiten Beschriftungen erstellen, so dass die Achsen beim Kombinieren gut ausgerichtet sind.

Data management

Sie können den neuen Befehl export spss verwenden, um einen Stata-Datensatz in eine SPSS-Datei (.sav) zu exportieren.
Der Befehl import delimited verfügt über eine neue Option emptylines(skip|include), um zu steuern, wie leere Zeilen als Beobachtungen verarbeitet werden.
Die icd10-Befehle wurden aktualisiert, um ICD-10-Diagnosecodes aus der sechsten Auflage (2019) aufzunehmen.
Der Befehl contract ist jetzt schneller.

Functions

Sieben neue Datetime-Funktionen, die sich hauptsächlich auf die Wochentage beziehen, sind jetzt verfügbar. Lesen Sie die Übersicht.

Programming

Der Befehl levelsof ist jetzt schneller.
Die Stata-Python-API-Spezifikation hat neue Funktionen und Verbesserungen:
- Die ValueLabel-Klasse kann jetzt mit den erweiterten fehlenden Werten von Stata arbeiten, indem sie die folgenden Methoden verwendet:
  1. ValueLabel.getLabel(name, value) erlaubt es, dass value zusätzlich zu einem ganzzahligen Wert auch .a, .b, …, .z sein kann, so dass es die mit den fehlenden Werten von Stata verbundenen Labels zurückgeben kann.
  2. ValueLabel.getValueLabels(name) gibt das fehlende Label von Stata als Schlüssel zurück, wenn das Wertelabel einen fehlenden Wert in Verbindung mit einem Label enthält. Zuvor wurde der Schlüssel als ganzzahliger fehlender Wert zurückgegeben.
  3. ValueLabel.setLabelValue(name, value, label) erlaubt es, dass value zusätzlich zu einem ganzzahligen Wert auch .a, .b, …, .z sein kann, so dass es Labels für fehlende Werte setzen kann.
  4. ValueLabel.getValues(name) gibt das fehlende Label von Stata im Ergebnis zurück, wenn das Wertelabel einen fehlenden Wert in Verbindung mit einem Label enthält. Zuvor wurde der Wert als ganzzahliger fehlender Wert zurückgegeben.
  5. ValueLabel.removeLabelValue(name, value) erlaubt es, dass value zusätzlich zu einem Integer-Wert auch .a, .b, …, .z sein kann, so dass es Labels für fehlende Werte entfernen kann.
- Die Klasse „Missing“ weist folgende Verbesserungen auf:
  1. Missing.getValue(val=None) erlaubt es Benutzern, None oder ., .a, …, .z einzugeben, um auf die fehlenden Werte von Stata zuzugreifen. Zuvor konnte val None, oder a, b, …, z sein.
  2. Missing.getMissing(value) liefert das fehlende Symbol, das mit value verbunden ist und den entsprechenden fehlenden Wert in Stata darstellt.
- Die Klasse Data hat eine neue Funktion, isAlias(var), die zurückgibt, ob eine Variable im aktuellen Datensatz ein Alias für eine Variable in einem anderen Frame ist.
  Die Klasse Frame hat eine neue Funktion, isAlias(var), die zurückgibt, ob eine Variable im aktuellen Datensatz ein Alias für eine Variable in einem anderen Frame ist.
Die Stata-Java-API-Spezifikation hat die folgenden neuen Funktionen:
- Die ValueLabel-Klasse kann jetzt mit den erweiterten fehlenden Werten von Stata arbeiten, indem sie die folgenden Methoden verwendet:
  1. ValueLabel.getLabel(java.lang.String, double) ermittelt das Label für einen bestimmten Wert-Label-Wert.
  2. ValueLabel.getValueLabels(String name, Map<LabelValue,String> map) ermittelt die Wert- und Label-Paare für ein bestimmtes Wert-Label.
  3. ValueLabel.removeLabelValue(String name, Missing.Extended missingValue) entfernt einen Wert-Label-Wert aus dem angegebenen Wert-Label-Namen.
  4. ValueLabel.setLabelValue(String name, Missing.Extended missingValue, String label) setzt einen Wert und ein Label für einen Wert-Label-Namen.
- Die Klasse LabelValue wurde hinzugefügt, um einen Stata-Wert-Label-Wert zu kapseln.
- Die Klasse Data hat eine neue Funktion, isAlias(int var), die zurückgibt, ob eine Variable im aktuellen Datensatz ein Alias für eine Variable in einem anderen Frame ist.
- Die Klasse Frame hat eine neue Funktion, isAlias(int var), die zurückgibt, ob eine Variable im aktuellen Datensatz ein Alias für eine Variable in einem anderen Frame ist.
Der Befehl matlist verfügt über zwei neue Optionen zur Anpassung der Anzeige von Matrizen. Mit der Option rightindent werden die Daten um ein Leerzeichen relativ zum Zeilenende eingerückt. Mit der Option rowtitleft werden Zeilentitel linksbündig angezeigt.
Programmierer, die mit Alias-Variablen in Rahmen arbeiten, können die Vorteile von vier neuen Makrofunktionen nutzen:
- isalias varname gibt 1 zurück, wenn es sich um eine Alias-Variable handelt, und ansonsten 0.
- aliasframe varname gibt den Namen eines Rahmens zurück, mit dem varname verknüpft ist.
- aliaslinkname varname gibt den Namen der Verknüpfungsvariable zurück, die zur Erstellung von varname verwendet wurde.
- aliasvarname varname gibt den Namen der Variable zurück, mit der varname verknüpft ist.

Mata

Die Klasse Mata xl() enthält sieben neue Mitgliedsfunktionen:
- put_string() schreibt einen String als Skalar, Vektor oder Matrix in ein Microsoft Excel-Arbeitsblatt.
- set_header() fügt eine Kopfzeile in das aktive Arbeitsblatt ein.
- set_footer() fügt dem aktiven Arbeitsblatt eine Arbeitsblattfußzeile hinzu.
- insert_horizontal_page_break() fügt einen Seitenumbruch an der angegebenen Zeile im aktiven Arbeitsblatt ein.
- delete_horizontal_page_break() löscht einen Seitenumbruch in der angegebenen Zeile des aktiven Arbeitsblatts.
- insert_vertical_page_break() fügt einen Seitenumbruch an der angegebenen Spalte im aktiven Arbeitsblatt ein.
- delete_vertical_page_break() löscht einen Seitenumbruch an der angegebenen Spalte im aktiven Arbeitsblatt.

Interface

jdbc load verfügt jetzt über einen Dialog, mit dem Sie
- Datenquellennamen (DSNs) hinzufügen oder entfernen,
- Tabellen eines DSN oder Spalten einer Tabelle zu filtern, und
- auszuwählen, welche Spalten einer Tabelle in Stata geladen werden sollen.
Wenn Sie mehrere Instanzen von Stata unter Windows ausführen, wird die Stata-Instanznummer jetzt in den folgenden Fenstern der obersten Ebene angezeigt: Do-File-Editor, Daten-Editor, Variablen-Manager, SEM-Builder, Graph-Fenster und Viewer-Fenster.
In Windows beeinflusst die neue Einstellung „Taskleistengruppen festlegen“, wie Stata-Fenster auf der Taskleiste gruppiert werden. Wenn die Taskleistengruppierung aktiviert ist, werden verschiedene Instanzen von Stata separat in der Taskleiste gruppiert. Diese Einstellung ist standardmäßig aktiviert.
Stata für Mac fordert Sie nun beim ersten Start auf, Ihr bevorzugtes Fensterlayout zu wählen. Sie können das Sidebar-Layout wählen, das für kleine Laptop-Bildschirme besser geeignet ist, oder das Widescreen-Layout, das für Desktop-Monitore oder große Laptop-Bildschirme besser geeignet ist.

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Hier haben wir Ihnen viele der neuen Funktionen in Stata 18 vorgestellt, die nicht unter stata.com/new-in-stata zu finden sind. Doch es gibt noch mehr. Unter Was ist neu finden Sie eine vollständige Liste der Aktualisierungen.

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