Stata：虚拟变量专题-生成与使用

发布时间：2021-04-04 阅读 33447
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⛳ Stata 系列推文：

 

 

作者：冷萱(西南财经大学)
邮箱：lx@smail.swufe.edu.cn

 

 

编者按：本文主要摘译自下文，特此致谢！
Source：Cox N J, Schechter C B. Speaking Stata: How best to generate indicator or dummy variables[J]. The Stata Journal, 2019, 19(1): 246-259. -PDF-

 

 

目录

 

 

1. 引言

在实证分析中，虚拟变量应用较为广泛，例如可以作为被解释变量 (是否创业、是否上大学等)，解释变量 (DID 中经常用到)，控制变量 (是否城镇、是否老年人、是否党员等)，并且相对简单。即便如此，生成虚拟变量仍有诸多细节需要注意，否则会导致虚拟变量存在偏差。

为此，本文将对 Cox 和 Schechter (2019) 关于如何生成虚拟变量的文章进行简要介绍，以帮助大家对 Stata 生成虚拟变量的要点及注意事项有更好的理解。

 

2. 分类变量生成虚拟变量

对于分类变量，我们是无法直接放入模型中进行回归的，例如微观调查数据中，个体的受教育程度 (小学、初中、高中等)。此时，一般会有两种处理方法：

  • 一是将受教育程度转换为受教育年限，即连续变量；
  • 二是将受教育程度转换为不同类别的虚拟变量。

下面是基于 CFPS2018 个人问卷中的受教育水平生成虚拟变量的具体命令。其中，CFPS2018 个人问卷数据需到「中国家庭追踪调查」官网申请下载。

. use cfps2018person_201911.dta, clear

. tab cfps2018edu, gen(edu)

     CFPS2018个人问 |
       卷受访者已完 |
       成的最高学历 |      Freq.     Percent        Cum.
--------------------+-----------------------------------
        文盲/半文盲 |      7,661       23.45       23.45
               小学 |      7,194       22.02       45.47
               初中 |      9,202       28.17       73.64
高中/中专/技校/职高 |      4,915       15.05       88.69
               大专 |      2,041        6.25       94.94
           大学本科 |      1,529        4.68       99.62
               硕士 |        118        0.36       99.98
               博士 |          7        0.02      100.00
--------------------+-----------------------------------
              Total |     32,667      100.00

上述命令执行后，会生成教育水平对应的虚拟变量，分别为 edu1、edu2、edu3、edu4、edu5、edu6、edu7、edu8，对应原始教育水平的 8 个类别。具体来看，当个体受教育水平为文盲/半文盲时，edu1=1，否则 edu1=0，以此类推。

. sum edu1-edu8

 Variable |     Obs      Mean    Std. Dev.   Min   Max
----------+-------------------------------------------
     edu1 |  32,667   .234518    .4237037      0     1
     edu2 |  32,667  .2202222    .4144028      0     1
     edu3 |  32,667   .281691    .4498304      0     1
     edu4 |  32,667  .1504576    .3575249      0     1
     edu5 |  32,667   .062479    .2420271      0     1
----------+-------------------------------------------
     edu6 |  32,667  .0468056    .2112256      0     1
     edu7 |  32,667  .0036122    .0599939      0     1
     edu8 |  32,667  .0002143    .0146371      0     1

注意事项

  • 使用 tab 生成虚拟变量时，要注意异常值对结果的影响。例如，某些受访者拒绝回答自己受教育程度，数据对应编码可能为 -2 或其他。因此，在正式生成虚拟变量前要检查相关变量的类别是否有异常值。如果有异常值，可以选择进行填补或定义为缺失值 (recode cfps2018edu (-2==.))；
  • 以上生成的 8 个虚拟变量不能同时放入回归方程中进行分析，因为需要选择一组作为对照组。如果全部纳入回归，Stata 则会自动剔除一类作为对照组；
  • 将以上 7 个教育程度的虚拟变量纳入回归方程时，对于虚拟变量系数的解读需要尤其注意。这里每一组的参照组均为未纳入回归方程的那一组。例如，未将 edu1 (文盲/半文盲) 纳入方程，那么 edu2 (小学) 的系数解读应该为，相对于文盲或半文盲，上过小学对被解释变量有多大影响，其他以此类推。

 

3. 连续变量生成虚拟变量

对于一些连续变量，我们可能会按照取值是否大于均值将其分为高低两类。例如，当收入水平 (连续变量) 超过全样本均值时，虚拟变量取值为 1 (高收入人群)，反之取值为 0 (低收入人群)。

. sum income

Variable |    Obs      Mean    Std. Dev.   Min     Max
---------+--------------------------------------------
  income | 32,669  14043.73    29701.14     -8  840000

. gen high_income = (income> `r(mean)')

上述生成虚拟变量的方式主要是借助了一个逻辑判断，即当 = 后面为真时，取值为1，否则为 0。当然，我们也可以使用类似的命令生成一个中等收入 (收入介于 6-20 万) 虚拟变量。

. gen middle_income = (income >= 60000) & (income <= 200000)

注意事项

  • 这里依然需要注意数据的异常值。较为细心的读者可能已经发现，在sum income 呈现的结果中，最小值为-8，这是一个不好的信号。建议在清理每一个变量时，先使用 tab 查阅一下数值分布，是否有异常。如果有异常值，则需要先对异常值进行处理。
  • 缺失值在 Stata 中默认为最大的数值。直接使用 tab varname 时，结果并不会呈现缺失值的分布。但是，在使用连续变量生成虚拟变量时，如果遗漏了缺失值就可能造成结果错误。例如，个体还没参加工作，对应个体收入水平可能定义为缺失值 "."，但 Stata 默认 "." 为无穷大。正确的做法是在命令后面加上 if !missing(income)。
. sum income

 Variable |    Obs      Mean   Std. Dev.  Min        Max
----------+---------------------------------------------
   income | 32,669  14043.73   29701.14    -8     840000

. gen high_income = (income > `r(mean)') if !missing(income)

 

4. 生成虚拟变量的进阶做法

4.1 根据多个变量生成虚拟变量

上文都是基于某一个变量生成虚拟变量，在处理数据过程中，可能需要借助多个变量来生成虚拟变量。例如，生成一个家庭是否有未成年人的虚拟变量时，我们需要结合年龄 age 和家庭编码 fid18 来进行处理。

. egen any_children = max(age < 18), by(fid18)

上述命令的具体含义为，生成一个虚拟变量 any_children，并以家庭编码 fid18 作为分组依据，以 max(age < 18) 为判断条件。其中，max(age < 18) 可以理解为 max(1 if age < 18; 0 otherwise)，这里 max 为取 0 和 1 较大值。之所以如此，是考虑到家庭成员不止一个，但是只要家里有小于 18 岁的个体，any_children 就取值为 1，否则为 0。

4.2 借助 inlist() 命令生成虚拟变量

inlist() 命令语法为 inlist(z, var1, var2,...)。该命令具体含义是 var1，var2，...中任意一个变量取值为 z，则虚拟变量取值为 1，否则为 0。

具体来看，前文已经生成了 edu1、edu2、edu3、edu4、edu5、edu6、edu7、edu8 等 8 个虚拟变量，现在我们想在上述变量基础上生成一个新的虚拟变量，即个体是否完成初中及以上教育 (edu3 对应是否完成初中教育)。实现上述过程的两种方法如下：

*-方法1
. generate middle_school_1 =  ///
          (edu3 == 1) | (edu4 == 1) | ///
          (edu5 == 1) | (edu6 == 1) | ///
          (edu7 == 1) | (edu8 == 1)

*-方法2
. generate middle_school_2 = inlist(1, edu1, edu2, edu3, edu4, edu5, edu6, edu7, edu8)

4.3 借助 inrange() 命令生成虚拟变量

inrange() 命令语法为 inrange(var, a, b)。该命令具体含义为，当变量 var 的取值介于 [a, b] 之间时，虚拟变量取值为 1，否则为 0。与上文类似，我们生成中等收入 (收入介于 6-20 万) 虚拟变量为例。inrange() 命令实现如下：

. gen middle_income = inrange(income, 60000, 200000)

 

5. 总结

虚拟变量的生成方式有很多，并且不同的命令的便捷程度也不一样。但是，无论使用哪种方式，在生成虚拟变量之前都需要对相关变量进行检查，以确保无异常值或缺失值。否则，按照以下方式处理：

  • 如果有异常值则需要处理 (填补) 为正常值或缺失值；
  • 如果存在缺失值，要注意 Stata 会将其识别为最大的数字。在生成虚拟变量时候要格外小心。

若需实操本文介绍的命令，也可以使用 sysuse "nlsw88.dta", clear 调入 Stata 自带数据文件 nlsw88.dta 进行练习。

 

6. 相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
  lianxh 虚拟变量 缺失值 补漏 egen, m
安装最新版 lianxh 命令：
  ssc install lianxh, replace

 

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