O que significa Quintiles Um quintil é um valor estatístico de um conjunto de dados que representa 20 de uma determinada população, de modo que o primeiro quintil representa o quinto mais baixo dos dados (1-20), o segundo quintil representa o segundo quinto (21 a 40) e assim por diante. Os quintiles são freqüentemente usados para criar pontos de corte para uma determinada população: um estudo socioeconômico patrocinado pelo governo pode usar quintis para determinar a riqueza máxima que uma família poderia possuir para pertencer ao quintil mais baixo da sociedade. Este ponto de corte pode então ser usado como um pré-requisito para que uma família receba um subsídio público especial destinado a ajudar as pessoas menos afortunadas. BRETICING Quintiles Um quintil é um tipo de quantile, que é definido como segmentos de tamanho igual de uma população. Uma das métricas mais comuns na análise estatística, a mediana, é apenas o resultado da divisão de uma população em dois quantiles. Uma população dividida em três partes iguais é dividida em tertiles, enquanto uma dividida em quartos é dividida em quartis. Quanto maior o conjunto de dados, mais fácil é dividir em quantiles maiores. Os economistas costumam usar quintis para analisar conjuntos de dados muito grandes, como a população dos Estados Unidos. Usos comuns de Quintiles Os políticos invocam quintis para ilustrar a necessidade de mudanças de políticas. Por exemplo, um político que defende a justiça econômica pode dividir a população em quintis para ilustrar como o top 20 dos ganhadores de renda controla o que, na opinião dele, é uma parcela injustamente grande da riqueza. No outro extremo do espectro, um político que pede o fim da tributação progressiva pode usar quintis para argumentar que os 20 maiores hombros são uma parte muito grande da carga tributária. Em The Bell Curve, um controverso livro de 1994 sobre o quociente de inteligência (QI), os autores usam quintis em todo o texto para ilustrar suas pesquisas, mostrando que o QI está fortemente correlacionado com resultados positivos na vida. Alternativas a Quintiles Para determinadas populações, o uso de outros métodos para examinar como os dados são distribuídos faz mais sentido do que quintis. Para conjuntos de dados mais pequenos, o uso de quartis ou tertiles ajuda a impedir que os dados sejam espalhados demais. Comparando a média ou a média de um conjunto de dados com a sua mediana, ou o ponto de corte quando os dados são divididos em dois quantiles, revela se o dado é distribuído uniformemente ou se é inclinado para a parte superior ou inferior. Uma média que é significativamente maior do que a mediana indica que os dados são top-pesados, enquanto uma média inferior sugere o contrário. Este é o código Stata que eu costumava dividir uma variável centrada no amplificador Winsorised (numexp designando o número de gerentes experientes) com base em 4 quartis amplificadores depois disso para gerar o maior número de quartil mais baixos do seu amplificador: Obrigado a todos - heres o link que eu experimentei as sugestões de Roberts do aspen Chens ampères - A maneira de Chens de criar um manequim de quartil alto dá os mesmos resultados que eu tinha antes, Robertos - ambos os quartis Mostre 1 para as mesmas linhas - quanto possível, eu esqueci de mencionar aqui que existem de fato muitos laços - o intervalo da variável original Wnumexp é de 0 a 7, sendo 2.126618, subi isso de cada observação do Wnumexp para obter O WCnumexp. Além disso, eu verifiquei que Egen já está instalado na minha versão do Stata 13.1 O que eu não consigo entender é por que a variável dummy baseada no quartil mais alto não possui 75 de observações abaixo (Ive obteve 1777 observações totais): para o meu entendimento, essa variável dummy deve Seja o ponto de corte acima do qual exatamente 25 do total não. De observações devem estar (como podemos ver, contém apenas 19,3 de observações). Estou fazendo algo errado ao escrever o código Stata correto para as variáveis dummy highquartile lowquartile solicitado 12 de fevereiro 15 às 23:00
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