Stata中的十个雕虫小技（下）

关于数据管理的七个雕虫小技

（一）数据的合并

可能有一些读者并不理解这个数据合并有什么用处。当然对于忠实的CGSS用户来说可能不会涉及到，但是现在越来越多的类似于CFPS、CHARLS等数据在社区、家庭、个人等层面都收集数据，这就涉及到合并的问题，最可怕的是CHARLS，他的数据分为还几个模块提供给使用者,如果不会合并基本无法使用。

［雕虫小技4］merge

merge命令是stata中常用的数据横向合并命令。举个例子，merge合并的原理基本类似于我们在excel里增加“列”，而下面介绍的append是增加“行”属于纵向合并。

数据的横向合并基本要使用如下命令

merge 1:m ID using XXX.dta

codebook _merge

keep if _merge==3

drop _merge

这里面需要注意的是第一行命令，如果被合并进来的数据与原数据数量是对等的，也就是说两个数据行数完全一样且id完全匹配，那么1:m就应该改为1:1；如果是后合并进来的数据行数多，那么就使用1:m；反之就是m：1。

[雕虫小技5]append

append主要是用于纵向数据合并，这个命令使用起来非常简单直接就

append xxx.dta

（二）stata14.0的汉字乱码转换

［雕虫小技6］stata14.0的汉字乱码转换

*数据所在位置

cd /file／*直到存储数据的最后一个文件夹；并且需要注意，此时Stata必须保正没有打开任何数据*/

*数据名称

unicode analyze xxx.dta

unicode encoding set GB18030

unicode translate xxx.dta,transutf8

这组命令能够解决绝大部分数据乱码问题，但是又一些还解决不了，例如CFPS2014，CHFS等数据。

（三）变量生成

［雕虫小技7］手动生成分类变量，防止软件无法识别

在社会科学分类变量的地位毋庸置疑，所以我们也需要对其格外关照，一般情况下软件可以自动识别，1分类的而分类变量，而其他的分类及本都会默认为连续变量。我们有两个办法防止软件误以为是连续变量

（1）生成一个新变量（比较麻烦）：tab x,gen(xd)

（2）直接在原变量前加i.例如i.x

［雕虫小技8］分类变量参照组设置

分类变量在回归中的参照组设置软件默认将作为参照组，或者是第一个或最后一个分类，当然我们有的时候可能会想让其他类别作为参照，其中一个办法就是重新编码，但是比较麻烦，我们可以不转换，直接用命令ib.将ib后面的数字作为参照值，例如：

logistic gxy ib3.edu

就表示把edu这个变量的第三个分类当作参照组

［雕虫小技9］年份的提取

“林子大了什么鸟都有”，数据看多了什么乱码七糟的格式都会有，例如CGSS2006的数据中出生年这个关键变量的报告方式是“年月日”这就让人很头疼了，当然这种方式让我们获得了更多的信息比如星座，如果想在这样的数据格式中提取年份变量可以使用下面这个命令：

gen year＝year（x）

［雕虫小技10］回归表的输出

使用stata分析完数据的最后一步当然是要将结果输出出来，使用下面这组命令可以直接输出出一般论文要求的回归分析表格式：

ologit y x1 x2 x3／*任意回归模型*／

est sto m1／*将上面这个模型保存为m1，当然也可以叫别的*／

esttab m1.rtf,se r2 mtitle star(+ 0.1 * 0.05 ** 0.01)／*把m1输出出来，输出包括标准误，r平方，和显著性水平*/

这种方法输出的最后文件格式是.rtf（多信息文本格式），应该保存在执行stata时cd的文件夹中。下图是使用这一命令直接输出的表：

至此，我主要为大家介绍了关于ststa中的10个雕虫小技，这些小技巧可能并不会被我们每个人所经常用到，但是一旦需要使用则是非常奏效的，希望能给大家带来一定的帮助。我也为大家把这些命令整理成了do文件，方便大家存在电脑里以备不时之需。

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