stata面板数据数据清洗

### Stata 中面板数据清洗方法 #### 数据导入与初步处理 在开始清理面板数据之前，需先加载所需的数据集。对于网络资源中的数据文件，可以使用 `use` 命令来完成这一操作[^1]。 ```stata use http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/c/CardKrueger1994.dta, clear ``` #### 查看并理解现有结构 了解当前工作区内的变量及其属性至关重要。通过执行如下命令可获取基本信息： - 使用 `describe` 获取总体概况； - 利用 `codebook` 获得更详细的编码信息； - 应用 `summarize` 来快速浏览统计数据摘要； 这些工具有助于识别潜在问题以及制定后续策略。 #### 处理缺失值和异常观测点 针对可能存在的空缺记录或不合理取值情况，建议采取以下措施： - 运用 `misstable summarize` 展示各列中缺失项的数量分布状况； - 结合逻辑条件表达式配合 `replace` 或者 `drop` 功能剔除不符合预期范围之外的数据条目； 例如，移除非正数工资水平的个体实例: ```stata drop if wage <= 0 ``` #### 变量名称标准化 为了便于管理和分析过程的一致性，应当统一调整字段标签至易于辨识的形式。这可以通过批量重命名实现： ```stata rename (varname_old*)= varname_new* ``` 其中星号(*)表示通配符，允许一次性修改多个相似前缀/后缀结尾的对象名。 #### 时间序列整理 当涉及纵向研究设计时，确保时间戳标记准确无误非常重要。如果原始资料里包含了日期格式，则应考虑将其转化为标准形式以便于计算间隔长度或是排序排列等需求。 假设存在名为 year 的年度指示器，那么可通过下面的方式创建一个新的连续整型年份计数器： ```stata gen int yr_cnt = real(substr(string(year), -2,.)) format %tyr yr_cnt tsset id_var yr_cnt ``` 这里假定原year变量至少有两位数字代表世纪部分，并且id_var为唯一标识单位编号。 #### 合并与重塑多源输入流 有时会遇到需要集成来自不同渠道的信息的情形，在这种情况下就需要依赖 merge 和 reshape 操作了。前者用于横向拼接两个具有相同主体但特征不同的表格；后者则负责解决宽窄表之间的相互转化难题。 比如要将两套分别记载企业财务报表项目的企业级面板连接起来： ```stata merge m:1 firm_id using "path_to_other_dataset" reshape long asset_liab_ratio, i(firm_id) j(report_period) ``` 上述例子展示了基于公司ID匹配关联另一外部DS，并把重复出现过的比率指标拉伸成长形布局的过程。 #### 维度变换与聚合运算 最后一步往往涉及到对特定层面求和、平均或其他类型的综合评价活动。借助 bysort 加上相应的统计函数即可轻松达成目标。 如按地区分类汇总就业人数总量： ```stata bysort region : egen tot_employment=sum(employees_num) ``` 此段脚本实现了按照地理分区累加员工总数的效果。 ---