第二章 数据相关管理 _Stata统计分析与应用PPT.pptVIP

;主要内容;主要内容;2.1.1 数据结构和命名规则;2.1.2 变量的取值类型;state;2.1.4 变量的标签;2.2 创建一个新的数据集2.2.1关于数据集操作的基本命令 ;2.2.1关于数据集操作的基本命令;举例应用：创建新的数据集auto.dta;2.3导入已创建的数据集;2.4 Stata中的表达式;2.6使用in、if和by语句定义数据子集;2.7 变量的相关操作;2.7 变量的相关操作;表2-14 数据集wage.dta（部分数据）;2.7.2更改已有的变量——replace;2.7.2更改已有的变量——replace; 表2.-15 受教育年数变量赋值表;2.7.3 egen命令;2.7.3 egen命令;2.8 数值和字符串的转换;2.8 数值和字符串的转换;表2-19 调查数据观测值;2.9生成分类变量和虚拟变量;2.9.3生成分类变量;2.9.3生成分类变量;表2-21 recode演示数据集;使用autocode()、recode()和group()三个函数生成分类变量;【例2.11】仍然使用就业调查数据集wage.dta，这个数据集主要变量的情况是：wage表示工资， educ表示教育程度， exper表???工作经验即工作的年数，tenure表示在当前岗位上工作的年数，以上变量都是以年来计量的。 其中，变量exper的取值区间从1到51，本例要求分别使用autocode()、recode()和group()三个函数变量将exper转换为一个分为5组的分类变量。具体的三个要求如下。 （1）利用autocode()函数将exper分成九组，各组相等间隔为10年 （2）依据观测案例的数目平均分成5组，各个组别在目标变量的排列顺序下包含有相同数目的观测案例 （3）要求将exper分成如下区间所定义的5组：[1,5],[6,15],[16,25],[26,40],[41,51]。;2.10数据的整理;2.10数据的整理;2.10.2数据的纵向合并;2.10.3数据的交叉合并;【例2.16】在以家庭为单位的研究中，我们同时有父母的数据和小孩的数据，如果一个家庭有2个父母和2个小孩，那么父母与孩子的交叉后有2×2个样本。我们以家庭编号为索引变量将父母的数据和孩子的数据进行合并就可以得到各种可能的亲子关系。表2-31是父母的数据（parent.dta），表2-32是小孩的数据（child.dta），请利用joinby进行组内交叉得到亲子关系数据。 表2-31父母的数据（parent.dta）;表2-32小孩的数据（child.dta）;2. 用cross进行一一交叉;2. 用cross进行一一交叉;2.10.4数据的抽取;*