AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Help the Stat Consulting Group dando um presente Stata FAQ Como posso recodificar valores perdidos em diferentes categorias A Stata nos permite codificar diferentes tipos de valores perdidos numéricos. Possui 27 categorias desaparecidas numéricas. Quot. a quot. z quot e quot. Quot. Nesta página, mostraremos como codificar valores em falta em diferentes categorias. Primeiro criamos um conjunto de dados com a finalidade de ilustração. Neste conjunto de dados, todas as variáveis são numéricas e as variáveis feminino e ses têm valores faltantes. Os valores não faltantes para fêmeas variáveis são 0 (para masculino) e 1 (para fêmea). Os valores não faltantes para variable ses são 0 (baixo), 1 (med) e 2 (alto). O resto dos valores são considerados valores faltantes. Digamos que queremos codificar -999 em uma categoria, -99 para outra e o resto dos valores em falta em uma terceira categoria para todas as variáveis. Método 1: Usando o comando replace Nós podemos substituir os valores faltantes manualmente por quot. a quot for -999, quot. b quot for -99 e. c pelo resto dos valores que faltam. Por exemplo, para variável feminina. Podemos fazer o seguinte: o comando do livro de códigos acima mostra que a fêmea variável possui três tipos de valores em falta e 4 valores faltantes. Método 2: Usando o comando mvdecode O método 1 pode não ser a melhor maneira de recodificar valores em falta em diferentes categorias. Por um lado, temos que fazer uma variável de cada vez. O comando Statas mvdecode é útil para nós. Melhor ainda, podemos usar a palavra-chave para referir todas as variáveis no conjunto de dados. Passando dos códigos de valores em falta para valores numéricos O outro problema que abordaremos aqui é como alterar os códigos de valores em falta de volta aos valores numéricos. O comando mvencode é emparelhado com o comando mvdecode que acabamos de abordar acima e é o único a usar aqui. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. Versão do site Reed Site Faltando dados na Stata Nota: Ao trabalhar com dados faltantes, você precisa considerar Por que esses dados estão faltando. Nos dados da pesquisa, valores faltantes podem significar que o agrimensor não fez a pergunta, que o respondente não respondeu a pergunta ou que os dados estão realmente perdidos. (Alguns conjuntos de dados têm esses três casos codificados de forma diferente outros agrupam juntos. Verifique seu metadatacodebook para se certificar de que você sabe o que está trabalhando) Para dados numéricos, lembre-se de que os dados em falta não são iguais a um valor de zero. (Isso pode parecer óbvio, mas eu tive muitos alunos com indiferença, digamos, oh, então podemos substituir aqueles com zeros. Não.) Considere isso no contexto da milhagem de gás. O MPG 0 é muito diferente do MPG. Não tenho certeza. Código de software estático diferente faltando dados de forma diferente. No Stata, se sua variável for numérica e você estiver faltando dados, você verá. Período em seu conjunto de dados. Se você estiver trabalhando com variáveis de string, os dados aparecerão como 160 160 160 em branco. Os valores de dados perdidos afetarão a forma como o Stata lida com seus dados. Alguns procedimentos comuns são abaixo para outros, verifique a documentação da Stata. Resumir - usa apenas valores não faltantes Tabular - valores faltantes excluídos, por padrão, usam a opção faltando na aba para incluir valores faltantes. Correlações - calculadas em pares com dados não faltantes por padrão (emparelhamento de dados faltantes) use o pwcorr para a exclusão de dados faltantes. Regressão - se uma observação faltar dados para uma variável no modelo de regressão, essa obsevação é excluída da regressão (eliminação de dados faltantes em lista) Procurando valores em falta Ao carregar dados no Stata, você provavelmente examinará estatísticas descritivas ou alguns Outro resumo de dados. O comando resumir irá listar quantos valores em falta você tem. Os recursos adicionais que você pode usar para investigar os valores em falta são os pacotes mdesc, mvpatters e misschk. Esses pacotes não acompanham o Stata, mas podem ser baixados digitando findit mdesc na linha de comando do Stata. (Mais sobre encontrar e instalar pacotes) Sair de dados perdidos Use o comando Statas drop, combinado com uma declaração condicional lógica, para soltar valores faltantes. Exemplos: Caia casos com dados de string ausentes (para variável importantetringvariable) drop if importantevariable 160 Drop casos faltando dados numéricos160 (para variável importantenumericvariable) drop se importantevariable. Cancele os dados faltantes (string160 ou numérico, para a variável importanteitherkindofvariable), se estiver faltando (importantitherkindofvariable) 160 Você também pode querer recodificar ou substituir valores faltantes, veja abaixo para obter mais detalhes sobre essas operações. Valores faltantes: alguma documentação relevante
No comments:
Post a Comment