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
1. Giới thiệu Phân cụm đồ thị (K-means Clustering) là quá trình phân chia hoặc tách biệt dữ liệu theo các nhóm dựa trên các đặc điểm chung sau đó được biểu thị qua một đồ thị. Phù hợp với những công việc cần phân khúc các tệp khách hàng trong thương mại, phân tích thị trường. Điều này giúp các công ty hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của từng nhóm, qua đó đưa ra chiến lược marketing phù hợp. Trong thuật toán phân cụm, K-means là một thuật toán phân cụm đơn giản và phổ biến trong học máy (machine learning) để phân cụm các điểm dữ liệu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm của chúng. Thuật toán này dùng để chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu với nhau. 2. Ta cài đặt những thư viện sau
Trong thời đại của số hóa và khoa học dữ liệu lên ngôi, khả năng phân tích, giải mã và trích xuất thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu khổng lồ là một kỹ năng không thể thiếu để giúp bạn thích nghi với yêu cầu của công việc! Đặc biệt, với việc làm chủ STATA, phần mềm phân tích dữ liệu có giao diện thân thiện và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ sẽ là công cụ đắc lực cho bạn. Để có thể giúp bạn chinh phục STATA, SciEco ở đây để mang đến cho bạn khóa học STATA đầy hấp dẫn: Nội dung khóa học chi tiết: Bài 1: Giới thiệu về STATA và VES
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