Stata教程：高级虚拟变量处理和标签添加
小菲stata，全网同名
Hello，大家好，接粉丝提问，这期给大家分享虚拟变量处理和标签添加，在这个教程中，我们将使用Stata的"nlsw88"数据集 (这是一个关于1988年美国女性劳动力的数据集)来演示如何创建更复杂的虚拟变量，添加详细的标签，并进行基本的统计分析。那么这种处理在调查问卷类型数据中会经常使用到，大家可以先了解一波。
0. 准备工作
首先，让我们加载数据并查看其内容：
sysuse nlsw88, clear
describe
这个命令加载了"nlsw88"数据集，并显示了数据集的基本信息。
1. 创建分类变量并添加标签
我们将使用 `wage` 变量（每小时工资）来创建一个新的分类变量，并为其添加详细的标签。
// 创建新的分类变量
generate wage_category = 0
replace wage_category = 1 if wage >= 5 & wage < 10
replace wage_category = 2 if wage >= 10 & wage < 15
replace wage_category = 3 if wage >= 15 & wage <= 20
replace wage_category = 4 if wage > 20 & !missing(wage)
// 为变量添加标签
label variable wage_category "工资类别"
// 定义并应用值标签
label define wage_cat_lbl 0 "低于最低工资" 1 "低收入" 2 "中等收入" 3 "中高收入" 4 "高收入"
label values wage_category wage_cat_lbl
代码解释：
- 我们首先创建了 `wage_category` 变量，初始值为0。
- 然后，我们根据不同的工资范围，将这个变量的值设置为1到4。
- 接着，我们为这个变量添加了一个描述性标签 "工资类别"。
- 最后，我们定义了一个标签集 `wage_cat_lbl`，并将其应用到 `wage_category` 变量。
2. 统计各类别的数量
现在，让我们统计每个工资类别的人数：
tabulate wage_category
这个命令会显示每个工资类别的频率和百分比。
3. 创建教育程度分类并添加标签
接下来，我们将根据受教育年限创建一个教育程度分类变量：
// 创建教育程度分类变量
generate edu_level = 0
replace edu_level = 1 if grade >= 12 & grade < 16
replace edu_level = 2 if grade >= 16 & !missing(grade)
// 为变量添加标签
label variable edu_level "教育程度"
// 定义并应用值标签
label define edu_lbl 0 "高中以下" 1 "高中或大学肄业" 2 "大学及以上"
label values edu_level edu_lbl
// 统计各教育程度的人数
tabulate edu_level
4. 创建年龄组并添加标签
我们还可以根据年龄创建年龄组：
// 创建年龄组变量
generate age_group = 0
replace age_group = 1 if age >= 30 & age < 40
replace age_group = 2 if age >= 40 & age < 50
replace age_group = 3 if age >= 50 & !missing(age)
// 为变量添加标签
label variable age_group "年龄组"
// 定义并应用值标签
label define age_lbl 0 "30岁以下" 1 "30-39岁" 2 "40-49岁" 3 "50岁及以上"
label values age_group age_lbl
// 统计各年龄组的人数
tabulate age_group
5. 交叉分析
现在我们可以进行一些交叉分析，例如查看不同教育程度在各工资类别中的分布：
tabulate edu_level wage_category, row
这个命令会显示一个交叉表，展示不同教育程度在各工资类别中的分布情况，并计算行百分比。
插播一条课程，感谢大家的支持！
6. 创建复合条件的虚拟变量
最后，让我们创建一个基于多个条件的虚拟变量：
// 创建一个表示"高收入高学历"的虚拟变量
generate high_achiever = (wage_category == 4 & edu_level == 2)
// 为变量添加标签
label variable high_achiever "高收入高学历"
// 定义并应用值标签
label define high_ach_lbl 0 "否" 1 "是"
label values high_achiever high_ach_lbl
// 统计高收入高学历者的比例
tabulate high_achiever
这个例子创建了一个新的虚拟变量 `high_achiever`，表示那些既有高收入又有高学历的人。
总结
通过这些例子，我们展示了如何在Stata中创建更复杂的分类变量，为变量和值添加详细的标签，以及如何进行基本的统计分析。这些技巧在实际的数据分析中非常有用，可以帮助我们更好地理解数据的结构和分布。
记住，在处理实际数据时，始终要注意数据的特性和可能存在的缺失值。同时，合理的变量和标签命名可以大大提高数据分析的可读性和可解释性。希望这期教学能够帮助到大家，非常感谢大家的支持。
标签：wage,category,教程,变量,标签,age,label,Stata From： https://blog.csdn.net/weixin_55060648/article/details/142828449