Stata公开课:微观数据库清理经验分享

发布时间:2021-07-13 阅读 444

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连享会公开课:微观数据库清理经验分享

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1. 课程导言

  • 你是否拿到一个微观调查数据库却 无从下手
  • 你是否对着 Stata 和茫茫数据感到 头皮发麻
  • 你是否辛辛苦苦整理数据数天,却发现清理完的数据 跑不出结果

最近,冰倩刚刚完成了两篇推文,非常系统地介绍了微观数据库清理的各种陷阱和方法。我于是邀请她做一期公开课,向众多同样在数据的泥淖中挣扎的小伙伴们分享一些经验,她欣然应许。 连玉君 2021/7/11

涂冰倩: 虽然对于数据管理,我现阶段只能算入门,但我在数据清理过程中走了一些弯路,也积累了一些经验,我希望将这些经验、困惑和教训分享给需要的朋友,和大家一起进步,在实践中不断前进。

本次课程将简要介绍数据清理的流程,结合 实例 走完整个数据清理过程,并总结我在数据清理中的经验和困惑,希望能为初学者提供一点清理数据的思路,为之后的数据分析工作打下基础。

本次课程介绍的清理方法 适用于 小型调查数据以及各类大型家庭数据库, 也可以为其他数据库的分析提供参考。

2. 嘉宾介绍

涂冰倩 ,浙江大学农业经济学直博生,研究方向主要为林业经济学、新制度经济学等,虽然博士二年级刚结束,已经有论文发表于《南方经济》。在 2021 年的 五一论文班 中,冰倩同学与多位小伙伴合作,出色地完成了答疑工作。三天的课程中,冰倩回答了大量的问题,尤其是对微观数据处理方面的能力给我留下了深刻的印象。

3. 课程详情

分享要点

  • 数据清理流程提要:数据管理 step by step
  • 准备环节
    • 读取数据
    • 提取变量
    • 数据的合并与转换
    • 检查数据
  • 数据清理
    • 单变量清理
      • 分类变量的清理
      • 连续变量的清理
      • 缺失值的查验和处理
      • 极端值的查验和处理
    • 多变量清理
      • 用分类变量检查分类变量
      • 用连续变量检查分类变量
      • 用连续变量检查连续变量
  • 综合变量生成
    • 观测值组间计算
    • 观测值组内计算
  • 数据清理收尾工作
  • 心得与学习资料推荐

课程特色

  • 短小精悍:通过案例和 Stata 代码讲解常用数据清理方法。
  • 讲义程序:分享电子版课件(数据和代码),课程中的数据清洗方法可以应用于自己的论文中。
  • 持续交流:课程微信群会永久保留,以便大家交流。

4. 预习资料

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