Stata中的十個雕蟲小技（下）

關於數據管理的七個雕蟲小技

（一）數據的合併

可能有一些讀者並不理解這個數據合併有什麼用處。當然對於忠實的CGSS用戶來說可能不會涉及到，但是現在越來越多的類似於CFPS、CHARLS等數據在社區、家庭、個人等層面都收集數據，這就涉及到合併的問題，最可怕的是CHARLS，他的數據分為還幾個模塊提供給使用者,如果不會合併基本無法使用。

［雕蟲小技4］merge

merge命令是stata中常用的數據橫向合併命令。舉個例子，merge合併的原理基本類似於我們在excel里增加「列」，而下面介紹的append是增加「行」屬於縱向合併。

數據的橫向合併基本要使用如下命令

merge 1:m ID using XXX.dta

codebook _merge

keep if _merge==3

drop _merge

這裡面需要注意的是第一行命令，如果被合併進來的數據與原數據數量是對等的，也就是說兩個數據行數完全一樣且id完全匹配，那麼1:m就應該改為1:1；如果是後合併進來的數據行數多，那麼就使用1:m；反之就是m：1。

[雕蟲小技5]append

append主要是用於縱向數據合併，這個命令使用起來非常簡單直接就

append xxx.dta

（二）stata14.0的漢字亂碼轉換

［雕蟲小技6］stata14.0的漢字亂碼轉換

*數據所在位置

cd /file／*直到存儲數據的最後一個文件夾；並且需要注意，此時Stata必須保正沒有打開任何數據*/

*數據名稱

unicode analyze xxx.dta

unicode encoding set GB18030

unicode translate xxx.dta,transutf8

這組命令能夠解決絕大部分數據亂碼問題，但是又一些還解決不了，例如CFPS2014，CHFS等數據。

（三）變數生成

［雕蟲小技7］手動生成分類變數，防止軟體無法識別

在社會科學分類變數的地位毋庸置疑，所以我們也需要對其格外關照，一般情況下軟體可以自動識別，1分類的而分類變數，而其他的分類及本都會默認為連續變數。我們有兩個辦法防止軟體誤以為是連續變數

（1）生成一個新變數（比較麻煩）：tab x,gen(xd)

（2）直接在原變數前加i.例如i.x

［雕蟲小技8］分類變數參照組設置

分類變數在回歸中的參照組設置軟體默認將作為參照組，或者是第一個或最後一個分類，當然我們有的時候可能會想讓其他類別作為參照，其中一個辦法就是重新編碼，但是比較麻煩，我們可以不轉換，直接用命令ib.將ib後面的數字作為參照值，例如：

logistic gxy ib3.edu

就表示把edu這個變數的第三個分類當作參照組

［雕蟲小技9］年份的提取

「林子大了什麼鳥都有」，數據看多了什麼亂碼七糟的格式都會有，例如CGSS2006的數據中出生年這個關鍵變數的報告方式是「年月日」這就讓人很頭疼了，當然這種方式讓我們獲得了更多的信息比如星座，如果想在這樣的數據格式中提取年份變數可以使用下面這個命令：

gen year＝year（x）

［雕蟲小技10］回歸表的輸出

使用stata分析完數據的最後一步當然是要將結果輸出出來，使用下面這組命令可以直接輸出出一般論文要求的回歸分析表格式：

ologit y x1 x2 x3／*任意回歸模型*／

est sto m1／*將上面這個模型保存為m1，當然也可以叫別的*／

esttab m1.rtf,se r2 mtitle star(+ 0.1 * 0.05 ** 0.01)／*把m1輸出出來，輸出包括標準誤，r平方，和顯著性水平*/

這種方法輸出的最後文件格式是.rtf（多信息文本格式），應該保存在執行stata時cd的文件夾中。下圖是使用這一命令直接輸出的表：

至此，我主要為大家介紹了關於ststa中的10個雕蟲小技，這些小技巧可能並不會被我們每個人所經常用到，但是一旦需要使用則是非常奏效的，希望能給大家帶來一定的幫助。我也為大家把這些命令整理成了do文件，方便大家存在電腦里以備不時之需。

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