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当存在三个二分解释变量时,在Stata中总结统计(均值,sd)

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当有三个二分法IV时,我正在尝试为DV创建一个汇总统计表(mean,sd) . 使用命令 tab IV1 Iv2, sum (DV) 我可以仅为两个IV变量创建汇总统计表,但不能为三个变量创建 . 但是,我需要三个IV及其相互作用的摘要统计数据 . 有什么办法吗?另一个命令?谢谢!

2 回答

  • 3

    你可以像这样 Build 一个交互变量:

    webuse nlswork
    egen interaction = group(race nev_mar union), label
    tab interaction, sum(ln_wage)
    
  • 1

    在这里,我使用与Dimitriy相同的精心挑选的沙盒 .

    webuse nlswork, clear 
    quietly statsby n=r(N) mean=r(mean)  sd=r(sd), by(race nev_mar union)  subsets clear: summarize ln_wage
    egen nvars = rownonmiss(race nev_mar union )
    sort nvars race nev_mar union 
    format mean sd %4.3f 
    l race-sd, sepby(nvars) noobs 
    
    +-------------------------------------------------+  
    |  race   nev_mar   union       n    mean      sd |
    |-------------------------------------------------|
    |     .         .       .   28534   1.675   0.478 |
    |-------------------------------------------------|
    | white         .       .   13590   1.796   0.464 |
    | black         .       .    5426   1.647   0.458 |
    | other         .       .     211   1.890   0.510 |
    |     .         0       .   15509   1.758   0.466 |
    |     .         1       .    3718   1.740   0.477 |
    |     .         .       0   14720   1.702   0.466 |
    |     .         .       1    4507   1.927   0.432 |
    |-------------------------------------------------|
    | white         0       .   11399   1.794   0.462 |
    | white         1       .    2191   1.808   0.474 |
    | white         .       0   10774   1.753   0.465 |
    | white         .       1    2816   1.961   0.422 |
    | black         0       .    3955   1.651   0.455 |
    | black         1       .    1471   1.634   0.467 |
    | black         .       0    3779   1.551   0.432 |
    | black         .       1    1647   1.867   0.440 |
    | other         0       .     155   1.893   0.553 |
    | other         1       .      56   1.881   0.369 |
    | other         .       0     167   1.865   0.510 |
    | other         .       1      44   1.983   0.507 |
    |     .         0       0   11936   1.707   0.464 |
    |     .         0       1    3573   1.930   0.429 |
    |     .         1       0    2784   1.682   0.474 |
    |     .         1       1     934   1.914   0.444 |
    |-------------------------------------------------|
    | white         0       0    9071   1.751   0.462 |
    | white         0       1    2328   1.961   0.423 |
    | white         1       0    1703   1.766   0.479 |
    | white         1       1     488   1.958   0.420 |
    | black         0       0    2745   1.556   0.433 |
    | black         0       1    1210   1.867   0.429 |
    | black         1       0    1034   1.536   0.430 |
    | black         1       1     437   1.866   0.469 |
    | other         0       0     120   1.856   0.550 |
    | other         0       1      35   2.020   0.553 |
    | other         1       0      47   1.888   0.391 |
    | other         1       1       9   1.842   0.235 |
    +-------------------------------------------------+
    

    因此,您可以紧凑地获得所有三向组合,所有双向组合,所有单向和整体摘要 . 此外,此摘要集现在是内存中的数据集,因此您可以进一步操作它,导出它等等 .

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