安慰剂检验stata代码

安慰剂检验（Placebo effect）是指患者在接受无效治疗时，由于心理因素或期望效应产生的主观改善。为了探究安慰剂效应是否存在，研究者通常利用安慰剂对照实验设计，并使用统计方法进行分析。本文将介绍使用Stata软件进行安慰剂检验的代码。

首先，我们需要创建一个包含实验组和对照组的数据集。假设我们的数据集中有两个变量：变量A表示治疗组或对照组（1表示治疗组，0表示对照组），变量B表示每个个体的治疗效果。

```stata // 创建数据集 clear set seed 123 set obs 100

// 随机分配实验组和对照组 gen A = runiform() > 0.5 gen B = .

// 对治疗组和对照组赋予不同的治疗效果 replace B = 10 + rnormal(0, 5) if A == 1 replace B = rnormal(0, 5) if A == 0

// 查看数据集 list A B ```

接下来，我们可以使用t检验来比较治疗组和对照组的平均治疗效果。该检验的零假设为：治疗组的平均治疗效果等于对照组的平均治疗效果。备择假设为：治疗组的平均治疗效果不等于对照组的平均治疗效果。

```stata // 治疗组和对照组的平均治疗效果 ttest B, by(A) ```

如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以拒绝零假设，说明存在安慰剂效应。

此外，我们还可以使用回归模型来探究治疗组与对照组的差异。我们可以将变量A作为自变量，变量B作为因变量，建立一个线性回归模型。

```stata // 回归模型 regress B A ```

回归模型的系数代表了治疗组与对照组在治疗效果上的差异。如果系数显著不等于0，说明存在安慰剂效应。

最后，我们可以绘制治疗组和对照组的治疗效果分布图，观察两者之间的差别。

```stata // 治疗效果分布图 histogram B, by(A) normal ```

以上就是使用Stata软件进行安慰剂检验的代码。通过比较治疗组和对照组的平均治疗效果、建立线性回归模型以及绘制治疗效果分布图，我们可以得出关于安慰剂效应存在与否的结论。