* 绘制回归系数图 coefplot, vertical drop(_cons) * 生成回归结果的摘要 summarize income age education gender 以上是一套基础的横截面数据实证分析流程和相应的Stata代码,根据具体研究问题和数据特性,可能需要调整和扩展这些步骤,希望对大家有所帮助。 小菲stata 221 次咨询 5.0 10522 次赞同 去咨询发布...
接着，进行数据类型转换，如从字符串到数值。2. 描述性统计与探索通过计算和可视化（直方图、散点图、箱线图）来理解变量的基本特征，如描述性统计和频率分布。利用相关矩阵和分组统计，洞察变量间的关系。3. 假设检验与检验假设运用t检验、配对样本t检验、卡方检验、方差分析以及相关性检查来验证假设。...
接代做数据分析 | 接stata数据分析(代码及问题解答)横截面数据 数据清洗 基准回归:多元ols模型、probit模型、 logit模型、tobit模型、heckman两步法等多类模型 内生性处理及机制分析:含中介、调节、门槛等多类 面板数据 2 数据处理 基准回归(回归+调整)
tabulate category, generate(cat_dummy) * 检查数据的唯一性 duplicates report id * 去除重复的行 duplicates drop id, force * 数据类型转换(如字符串到数值) encode gender, gen(gender_num) 2. 描述性统计分析 描述性统计分析帮助我们了解数据的基本特征。 * 计算描述性统计量 summarize * 计算特定变量的描...
* 检查数据的唯一性 duplicates report id * 去除重复的行 duplicates drop id, force * 数据类型转换(如字符串到数值) encode gender, gen(gender_num) 2. 描述性统计分析 描述性统计分析帮助我们了解数据的基本特征。 * 计算描述性统计量 summarize