Stata - 队列研究 - 显示粗风险比(如 r(rr_crude))
Stata - Cohort Study - Display Crude Risk Ratio (like r(rr_crude))
我开始使用 Stata 14。我正在尝试进行一些基本的风险比分析,但我不知道如何提取单个结果。给定以下代码:
clear all
webuse ugdp
cs case exposed [fw=pop], by(age)
对于两个年龄类别,我们得到一个具有四个风险比率的输出,一个粗风险比率和一个 M-H 风险比率。有
dis r(rr)
我得到了最后一个 (?) 比率,但是可以指定它吗?喜欢
dis r(rr_crude)
dis r(rr_mh)
或类似的东西?我还没有找到解决方案。或者是否可以做一些事情,比如将输出保存在矩阵中并用行和列索引指示它?
我没有在文档中找到解决方案。
编辑:
只需创建在内存中持久存在的标量
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webuse ugdp
cs case exposed [fw=pop], by(age)
scalar rr_mh = r(rr)
然后使用glm
:
glm case exposed [fw = pop], family(binomial) link(log)
scalar rr_crude = exp(_b[exposed])
或
cs case exposed [fw = pop]
scalar rr_crude = r(rr)
无论哪种情况:
di rr_crude
di rr_mh
我开始使用 Stata 14。我正在尝试进行一些基本的风险比分析,但我不知道如何提取单个结果。给定以下代码:
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webuse ugdp
cs case exposed [fw=pop], by(age)
对于两个年龄类别,我们得到一个具有四个风险比率的输出,一个粗风险比率和一个 M-H 风险比率。有
dis r(rr)
我得到了最后一个 (?) 比率,但是可以指定它吗?喜欢
dis r(rr_crude)
dis r(rr_mh)
或类似的东西?我还没有找到解决方案。或者是否可以做一些事情,比如将输出保存在矩阵中并用行和列索引指示它? 我没有在文档中找到解决方案。
编辑: 只需创建在内存中持久存在的标量
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webuse ugdp
cs case exposed [fw=pop], by(age)
scalar rr_mh = r(rr)
然后使用glm
:
glm case exposed [fw = pop], family(binomial) link(log)
scalar rr_crude = exp(_b[exposed])
或
cs case exposed [fw = pop]
scalar rr_crude = r(rr)
无论哪种情况:
di rr_crude
di rr_mh