Stata连享会新命令快讯：ereplace, egenmore, egenmisc

作者：连玉君 (知乎 | | 码云)

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1. 简介

• 强大的 egen 和 egenmore 命令都只能生成新变量，然而，在很多情况下，我们需要替换已有变量。此时就可以采用 ereplace 命令。
• egenmisc 提供了几个新函数：nacorr, nacov， navar 可以计算全样本或分组子样本中变量的相关系数、协方差和方差。pick 可以挑选出符合条件的观察值。上述命令均支持 by(varlist) 选项，这很重要。

2. 安装方法

ssc install ereplace, replace
ssc install egenmisc, replace

3. 说明文档

• egen 命令详解 egen (PDF)

• egenmore 命令简介和补充范例 (功能异常强大)

• egenmisc 命令的 Github 项目主页

4. Stata 范例

4.1 ereplace 命令

help ereplace

  sysuse "nlsw88.dta", clear
  
  egen sd_wage = sd(wage)
  list wage sd_wage in 1/10, clean
  ereplace sd_wage = sd(wage), by(industry)
  list wage sd_wage industry in 1/10, clean

结果

.   sysuse "nlsw88.dta", clear
(NLSW, 1988 extract)

.   
.   egen sd_wage = sd(wage)

.   list wage sd_wage in 1/10, clean

           wage     sd_wage  
  1.   11.73913   5.7555229  
  2.   6.400963   5.7555229  
  3.   5.016723   5.7555229  
  4.   9.033813   5.7555229  
  5.   8.083731   5.7555229  
  6.    4.62963   5.7555229  
  7.   10.49114   5.7555229  
  8.   17.20612   5.7555229  
  9.   13.08374   5.7555229  
 10.   7.745568   5.7555229  

.   ereplace sd_wage = sd(wage), by(industry)
(2,246 real changes made)

.   list wage sd_wage industry in 1/10, clean

           wage     sd_wage                 industry  
  1.   11.73913   6.1277447   Transport/Comm/Utility  
  2.   6.400963   5.3684145            Manufacturing  
  3.   5.016723   5.3684145            Manufacturing  
  4.   9.033813   5.1140115    Professional Services  
  5.   8.083731   5.3684145            Manufacturing  
  6.    4.62963   5.1140115    Professional Services  
  7.   10.49114   6.1277447   Transport/Comm/Utility  
  8.   17.20612   5.1140115    Professional Services  
  9.   13.08374   5.1140115    Professional Services  
 10.   7.745568   5.1140115    Professional Services

4.2 egenmisc 命令

sysuse  "nlsw88.dta", clear
egen temp1 = fastxtile(hours) if married == 0, by(race) nq(10)
egen temp2 = xtile(hours) if married == 0, by(race) nq(10)
assert temp1 == temp2
drop temp*

egen temp1 = sd(wage) if married == 0, by(race) 
egen temp2 = fastsd(wage) if married == 0, by(race) 
assert float(temp1) == float(temp2)
drop temp*

sort race
egen temp1 = corr(hours wage) if married == 0, by(race) 
egen temp2 = fastcorr(hours wage) if married == 0, by(race) 
assert temp1 == temp2 if !missing(hours) & !missing(wage)
drop temp*

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