Cosa Quintiles significa A quintile è un valore statistico di un insieme di dati che rappresenta 20 di una data popolazione, quindi il primo quintile rappresenta la quinta disponibilità dei dati (1-20) secondo quintile rappresenta la seconda quinto (21 - 40) e così via. Quintiles sono spesso utilizzati per creare punti di cut-off per una data popolazione: un governo sponsorizzato studio socio-economico può usare quintili per determinare la massima ricchezza di una famiglia potrebbe possedere per appartenere al quintile più basso della società. Questo punto di cut-off può quindi essere utilizzato come un prerequisito per una famiglia per ricevere un sussidio speciale di governo l'obiettivo di aiutare Societys meno fortunati. SMONTAGGIO Quintiles Un quintile è un tipo di quantile, che è definito come segmenti uguali dimensioni di una popolazione. Una delle metriche più comuni in analisi statistiche, la mediana, è in realtà solo il risultato della divisione di una popolazione in due quantili. Una frazione di popolazione in tre parti uguali è suddivisa in terzili, mentre una divisa in quarti è diviso in quartili. Più grande è il set di dati, più facile è quello di dividere in maggiori quantili. Gli economisti spesso usano quintili di analizzare molto grandi insiemi di dati, come ad esempio la popolazione degli Stati Uniti. Utilizzi comuni di politici Quintiles invocano quintili per illustrare la necessità di cambiamenti di politica. Ad esempio, un politico che campioni giustizia economica può dividere la popolazione in quintili per illustrare come la top 20 dei percettori di reddito controlla quello che, a suo parere, è un ingiustamente gran parte della ricchezza. D'altra estremità dello spettro, un politico che chiede la fine di una tassazione progressiva potrebbe utilizzare quintili per rendere l'argomento che la spalla superiore 20 una quota eccessiva del carico fiscale. In The Bell Curve, un 1.994 controverso libro sul quoziente di intelligenza (QI), gli autori utilizzano quintili in tutto il testo per illustrare la loro ricerca che mostra che il QI è fortemente correlato con risultati positivi nella vita. Alternative a Quintiles per alcune popolazioni, l'uso di altri metodi per esaminare come i dati vengono distribuiti rendere più senso di quintili. Per i set di dati più piccoli, l'uso di quartili o terzili aiuta a prevenire i dati vengano diffuse troppo sottile. Confrontando la media o la media di un insieme di dati al suo mediana, o il punto di taglio quando i dati vengono divisi in due quantili, rivela se i dati sono uniformemente distribuita o se è inclinato verso la parte superiore o inferiore. Una media che è significativamente superiore alla mediana indica i dati sono top-heavy, mentre una media più bassa suggerisce le opposite. This è il codice Stata che ho usato per dividere un amplificatore centrato variabile Winsorised (numexp. Numero di manager esperti che denota) sulla base di 4 quartili amp seguito per generare il più alto amp più bassi manichini quartile thereof: Grazie a tutti - Heres il link ho provato entrambi i suggerimenti Aspen Chens amp Robertos - Chens modo di creare alta quartile manichino dà gli stessi risultati che ho avuto precedenti Robertos amp - entrambi i quartili mostra 1 per le stesse righe - hows che possibile ho dimenticato di dire qui che ci sono davvero molti legami - la gamma della variabile originale Wnumexp è 0-7, la media essendo 2,126,618 mila, ho sottratto che da ogni osservazione di Wnumexp per ottenere il WCnumexp. Inoltre, ho controllato egenmore è già installato nel mio Stata versione 13.1 Cosa non riesco a capire è il motivo per cui la variabile fittizia basata sul più alto doesnt quartile hanno 75 delle osservazioni di sotto di essa (Ive ha ottenuto 1777 osservazioni totali): la mia comprensione di questa variabile fittizia dovrebbe essere il punto di cut-off di sopra del quale esattamente 25 della non totale. di osservazioni dovrebbero mentire (come possiamo vedere che contiene solo 19,3 di osservazioni). Sto facendo qualcosa di sbagliato nella scrittura del codice Stata corretto per highquartile lowquartile variabili dummy chiesto 12 Febbraio 15 alle 23:00
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