messenger_logo
Liên hệ qua Messenger
SciEco

Tạo biến mới trên STATA

NH
Nguyễn Hữu Kiên
Ngày viết: 22/06/2023

Trong bài viết này, SciEco cung cấp nội dung về tạo biến và hiệu chỉnh biến trên STATA.

1. Các toán tử trong Stata

Các toán tử trong STATA được trình bày trong bảng dưới đây:

+
Cộng
!
Không
>
Lớn hơn
-
Trừ
|
Hoặc
<
Nhỏ hơn
*
Nhân
&
>=
Lớn hơn hoặc bằng
/
Chia
=
Phép gán
<=
Nhỏ hơn hoặc bằng
^
==
Bằng
+
Nối chuỗi
!=
Không bằng

Ví dụ: biểu thức x+yxyx×y- \dfrac{x + y ^ {x - y}}{x \times y} được viết thành –(x+y^(x-y))/(x*y)

2. Các kiểu dữ liệu

Giá trị nhỏ nhất
GIá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất
byte
-127
100
int
-32,767
32,740
long
−2,147,483,647
2,147,483,647
float
−1.70141173319 × 10^38
1.70141173319 × 10^38
double
−8.9884656743 × 10^307
8.9884656743 × 10^307
Loại lưu trữ
Độ dài lớn nhất
str1
1
str2
2
...
.
...
.
str2045
2045
strL
2,000,000,000

3. Tạo biến mới với câu lệnh gen

Câu lệnh gen được thực hiện khi cần tạo biến mới dựa trên tính toán biểu thức.
Cấu trúc câu lệnh

generate [type] newvar[:lblname] =exp [if] [in] [, before(varname) | after(varname)]

Tạo biến số newv1 bằng tổng biến v1 cộng thêm 2

1generate newv1= v1 + 2

Trường hợp tương tự, biến newv1 đứng trước/đứng sau biến v1

1generate newv1=v1 + 2, before(v1)
2generate newv1=v1 + 2, after(v1)

Trường hợp tương tự, biến newv1 dạng byte với nhãn giá trị (label values) mylabel (Nhãn của biến và nhãn giá trị được trình bày ở nội dung dưới)

1generate byte newv1:mylabel=v1 + 2

Tạo biến chuỗi newv2 bằng “SciEco”

1generate newv2= "SciEco"

Tạo biến newv3 bằng thứ tự của quan sát

1generate newv3=_n

Tạo biến newv4 bằng tổng số quan sát

1generate newv4=_N

4. Tạo biến mới với câu lệnh egen

Câu lệnh egen được thực hiện khi cần tạo biến mới dựa trên hàm:

egen [type] newvar = fcn(arguments) [if] [in] [, options]

Tạo biến với rowtotal( )

1egen hsum = rowtotal(a b c)
2generate vsum = sum(hsum)
3egen sum = total(hsum)

Kết quả

a
b
c
hsum
vsum
sum
1.
.
2
3
5
5
63
2.
4
.
6
10
15
63
3.
7
8
.
15
30
63
4.
10
11
12
33
63
63

Tạo biến với rowmean(), rowmedian(), rowpctile(), rowsd(), và rownonmiss()

Hàm rowmean() tính giá trị trung bình theo quan sát của các biến khác nhau (tương đương với hàm average trong excel); tương tự, các hàm còn lại lần lượt tính toán giá trị trung vị, phân vị, độ lệch chuẩn và số biến không bị missing theo hàng.

1egen avg = rowmean(a b c)
2egen median = rowmedian(a b c)
3egen pct25 = rowpctile(a b c), p(25)
4egen std = rowsd(a b c)
5egen n = rownonmiss(a b c)

Kết quả:

a
b
c
avg
median
pct25
std
n
1.
.
2
3
2.5
2.5
2
.7071068
2
2.
4
.
6
5
5
4
1.414214
2
3.
7
8
.
7.5
7.5
7
.7071068
2
4.
10
11
12
11
11
10
1
3

Nội dung chi tiết các hàm trong STATA sẽ được trình bày tại các bài viết tiếp theo trong chủ đề “Các lệnh xử lý dữ liệu trong STATA”

Thay đổi biến đã có với lệnh replace

Thay đổi giá trị của 1 biến đã thực hiện lệnh replace. Ví dụ, tạo biến giả nhận dạng trẻ em (kid) dựa vào biến tuổi (age).

1gen kid=1 if age<16
2    replace kid=0 if kid==.

hoặc

1gen kid=.
2		replace kid=1 if age<16
3		replace kid=0 if age>=16

Bài viết khác
Khi phân tích dữ liệu không gian, một câu hỏi thường gặp là: làm thế nào để đo lường và trực quan hóa tác động của một thay đổi tại một vị trí lan tỏa đến các vùng lân cận? Bài viết này trình bày quy trình xây dựng mô hình tự hồi quy không gian (SAR), giải thích cơ chế sinh ra hiệu ứng lan truyền, và hướng dẫn chi tiết cách tạo một ảnh động (animated GIF) minh họa quá trình này bằng Stata. Kết quả cuối cùng là một biểu đồ động cho thấy tác động của việc tăng tỷ lệ thất nghiệp tại Dallas lan rộng ra các hạt lân cận ở Texas. Mô hình tự hồi quy không gian (SAR) Giả sử chúng ta muốn nghiên cứu tỷ lệ giết người (hrate) ở các hạt Texas như một hàm của tỷ lệ thất nghiệp (unemployment). Mô hình hồi quy tuyến tính chuẩn chỉ xem xét mối quan hệ trong cùng một đơn vị quan sát: hrateᵢ = β₀ + β₁ unemploymentᵢ + εᵢ
Khi học R, hầu hết mọi người tập trung vào các hàm, mô hình và trực quan hóa. Tuy nhiên, nhiều vấn đề thực tế bắt đầu sớm hơn rất nhiều — ở giai đoạn nhập dữ liệu — và kết thúc muộn hơn — ở việc xuất kết quả. Nếu dữ liệu bị đọc sai, không phương pháp thống kê nào có thể cứu vãn được phân tích. Trong bài viết này, chúng ta tập trung vào logic của việc nhập và xuất dữ liệu trong R, sử dụng tệp CSV và Excel. Thay vì học vẹt các hàm, chúng ta sẽ xây dựng một mô hình tư duy về cách R tương tác với tệp tin. Tại sao nhập xuất dữ liệu lại quan trọng
SciEco
Science for Economics
Định hướng đào tạo phân tích dữ liệu, xây dựng chính sách, tối ưu hoá danh mục tài chính cá nhân và dự báo thị trường.
Liên hệ
Địa chỉ: Số 60, ngõ 41, Phố Thái Hà, Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội (Google Map)
Email: science.for.economics@gmail.com
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội