Stata兄弟:提问时能否有点诚意?用 dataex 吧
兄弟,你能否有点诚意?!
我经常被学生和学员们追问各种问题,也经常无暇回答,或不愿意回答。因为,对方没有任何诚意。
当你面对这样的问题时,你该如何回答呢?
- “老师,我做了个回归,发现关键变量不显著,肿么办呢?”
- “有些公司的数据好像不连续,我该如何删除呢?”
要想回答这些问题,我必须问对方:
- 你的模型是如何设定?
- 数据是什么类型?
- 关键变量是如何定义的?
- 你有没有处理离群值?……
二十分钟过去了,我已经没有耐心了。
我只好说:你给我一份Stata 范例数据,我看看。
结果对方发来一份 Excel 表格。我要自行导入 Stata!
然后,他又发来一个 Stata 命令截图,……。
难道我要对着他发来的图片,逐行敲入命令?
我唯一的选择就是:逃离!或沉默!
所以: 提问时,请说清楚问题背景,尽可能详细一些,但不能过于繁琐。
最重要的是,使用 -dataex- 命令产生一份范例数据给对方。
让我们面对同一份数据来讨论问题。这样我们才平等。
dataex 命令使用范例
- 运行如下命令,下载
dataex
命令
qui which dataex //判断你的电脑中是否已经安装 -dataex- 命令
if _rc(){ //如果没有安装,则帮你自动安装
ssc install dataex, replace // 下载 dataex 命令
}
- 或者直接使用如下命令
capture ssc install dataex, replace //下载 dataex 命令
- 如何使用?请查看帮助文件:
help dataex
- 开始工作,首先,调入自己的数据:
webuse "nlswork.dta", clear
xtset idcode year
- 使用 dataex 命令截取一段 Stata 范例数据:
dataex idcode year ln_wage in 1/200
- 然后把屏幕上的如下结果复制后发送给你求助的人
- 这样别人运行如下这段命令就可以得到你的数据片段了,
- 讨论起来也比较方便。
* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input int idcode byte year float ln_wage
1 70 1.451214
1 71 1.0286198
1 72 1.5899774
1 73 1.780273
1 75 1.7770116
1 77 1.7786806
1 78 2.493976
1 80 2.5517154
1 83 2.4202614
1 85 2.6141725
1 87 2.5363736
1 88 2.462927
2 71 1.3603482
2 72 1.2061975
2 73 1.549883
2 75 1.832581
2 77 1.726721
2 78 1.68991
2 80 1.726964
2 82 1.8082886
2 83 1.863417
2 85 1.7893666
2 87 1.8465303
2 88 1.8564485
3 68 1.4935614
3 69 1.7025284
3 70 1.451214
3 71 1.5474197
3 72 1.6072942
3 73 1.597267
3 75 1.5358496
3 77 1.6228406
3 78 1.566635
3 80 1.5597233
3 82 1.6034193
3 83 1.6142294
3 85 1.7307986
3 87 1.5257654
3 88 1.612777
4 70 2.2885003
4 71 2.3755784
4 72 2.413923
4 73 2.280939
4 75 2.2588139
4 80 1.476236
4 82 1.2809334
4 83 1.515855
4 85 1.9301697
4 87 1.9190345
4 88 2.2009745
5 68 1.627093
5 69 1.7876856
5 70 1.820858
5 71 1.8585224
5 72 1.9793015
5 73 1.9904118
5 75 1.585505
5 77 1.9375215
5 78 2.0704923
5 80 1.830269
5 82 1.847272
6 68 1.521732
6 69 1.4793844
6 70 1.4793844
6 71 1.518572
6 72 1.6072942
6 73 1.8097416
6 75 1.8539723
6 77 1.96311
6 78 1.982733
6 80 1.8467982
6 82 1.8148247
6 83 1.9199128
6 85 1.958377
6 87 2.007068
6 88 2.0898535
7 68 1.4820668
7 69 1.4904344
7 70 1.5394455
7 71 1.4938796
7 72 1.454573
7 73 1.454573
7 87 .4733421
7 88 1.532477
9 70 1.4722368
9 71 1.717023
9 72 1.7472422
9 73 1.7997917
9 75 2.017152
9 77 2.0913637
9 78 2.1140988
9 80 2.1137757
9 82 2.3125353
9 83 2.3485804
9 85 2.3734872
9 87 2.3688986
9 88 2.3505313
10 69 1.3616014
10 70 1.4614837
10 71 1.6116626
end
image
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