Matrix 皮尔逊/斯皮尔曼秩相关矩阵与Stata中的显著性星组合

我想计算一个相关矩阵，其中下三角由Pearson组成，上三角由Spearman秩相关系数组成。 我正在使用

corr

和

spearman

，效果很好。但是使用

corr

我无法获得显著性（p值或星星等）。所以我尝试了

pwcorr，list

，它给出了确切的结果，但意义重大

使用此“新组合”，我无法创建与

corr

相同的矩阵

//Get Pearson Matrix
corr var1 var2 var3

matrix R = r(C)

//Get Row and Column Names
local rnames : rownames R
local cnames : colnames R

//Get Spearman Rank Matrix
spearman var1 var2 var3, matrix star(0.05)
matrix S = r(Rho)

//Convert Pearson Matrix to Mata Matrix
mata: mataR = st_matrix("R")

//Convert Spearman Rank Matrix to Mata Matrix
mata: mataS = st_matrix("S")

//Clone Mata Pearson Matrix for Combined mataRS Mata Matrix
//Pearsson and Spearman Rank Matrix in Mata
mata: mataRS = mataR

//Replace Pearson r with Spearman rho in Top Half of Combined mataRS Mata Matrix
mata: mataRS[1,2] = mataS[2,1]
mata.... and so on.

//Display Pearson, Spearman Rank, and combined Matrices in Mata
mata: mataR
mata: mataS
mata: mataRS

//Convert combined mataRS Mata Matrix to Stata Matrix RS
mata: st_matrix("RS", mataRS)
matrix rownames RS = `rnames'
matrix colnames RS = `cnames'

//Display combined Stata Matrix RS
matlist RS, format(%8.4f)

当我将

corr

替换为

pwcorr时，list

会出现以下错误：

mata: mataRS[1,2] = mataS[2,1]
<istmt>:  3301  subscript invalid" for the command

mata:mataRS[1,2]=mataS[2,1]
：3301命令的下标无效

（使用的代码取自。）

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有没有一个“聪明”的方法来解决这个问题？（顺便说一句，我和TeXMaker一起工作，所以如果输出可以转移到乳胶上那就太好了。）

该方法采用了本·詹（Ben Jann）的《周五下午的懒惰》中的方法，并利用了斯皮尔曼相关性只是等级上的皮尔逊相关性这一事实。将等级和原始数据叠加在同一个变量中，使缝合弗兰肯矩阵变得更加容易

它获取一个变量列表并生成一个LaTeX文件，该文件在主对角线下方包含Pearson相关性，在主对角线上方包含Spearman相关性。两者都有显著性

eststo clear
set more off
sysuse auto, clear
capture ssc install estout

local vlist "price mpg weight"
local upper
local lower `vlist'

expand 2, gen(version)

foreach v of local vlist {
    egen rank = rank(`v') if version == 1
    replace `v' = rank if version ==1
    drop rank
}

foreach v of local vlist {

   estpost correlate `v' `lower' if version == 0
   foreach m in b rho p count {
       matrix `m' = e(`m')
   }

   if "`upper'"!="" {
   estpost correlate `v' `upper' if version == 1
       foreach m in b rho p count {
           matrix `m' = e(`m'), `m'
       }
   }
   ereturn post b
   foreach m in rho p count {
       quietly estadd matrix `m' = `m'
   }
   eststo `v', title(`v')
   local lower: list lower - v
   local upper `upper' `v'
 }

/* Export the LaTeX matrix */
esttab using "frankenmatrix.tex", nonumbers mtitles noobs not tex replace title("Correlations")

/* Clean up the data and make sure we did things right */
drop if version ==1
drop version

corr `vlist'
spearman `vlist'

您应该在tex文档中使用

\input{frankenmatrix.tex}

来合并此文件。输出应如下所示：

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遵循您在（旧）Statalist上引用的线程。它指向

corsp

，这是用户在SSC上编写的命令，也会生成p值

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至于导出到LaTeX，有几个用户编写的命令，只需在Stata中键入

findit LaTeX

。

亲爱的Dimitry，谢谢你的代码。它工作得很好，但我确实从上面使用的代码中得到了不同的结果。假设我有5个变量A B C D E，其中A、B和C有两个版本：1）A、B和C（正常）和2）已经排名A、B和C。@eternity1我不完全确定你在问什么。首先，你的代码似乎没有生成正确的Spearman值，因为你没有完成“mata…”。。。。以此类推。“步骤。您需要为每个Spearman单元格添加一个步骤，以匹配

Spearman

的输出。第二部分对我来说毫无意义。我的代码为您创建变量的排名版本。您不需要这样做。差异可以通过您在计算排名时如何调整关系来解释（相等的观察值应与斯皮尔曼一起分配平均等级）如果您是手动进行的。亲爱的迪米特里，很抱歉让您感到困惑。例如：我有var1、var2、var3、var4。我的分析是使用转换后的变量完成的：var1和var2（手动）排列到dvar1和dvar2。因此，我想要的是一个皮尔逊相关矩阵，其中包含dvar1、dvar2、var3和var4。斯皮尔曼的秩相关应该包括var1、var2、var3和var4。斯皮尔曼应该“使用”原始变量var1、var2，因为（在我的研究中）对已排序的变量进行排序没有意义。谢谢：）亲爱的Dimitry，我很难将此表导出到excel作为csv文件。如果我使用“简单”版本，效果会很好：estpost关联adsue1 adsue2 adsue3 dspot dslope dleverage dvola升级降级索引\u bhar index\u casc，矩阵列表esttab。使用P\u correlation\u csv.csv，而不是取消堆叠noobs标题（“Pearson correlation matrix”）非数字替换我以为你想要输出为乳胶？