Stata 中的双向制表以及对每个变量的所有可能响应
Twoway tabulations in Stata with all possible responses to each variable
我正在尝试在 Stata 中以 tab
(双向)或 tabout
的风格创建许多 table 的交叉表。但是,我想包括两个变量的响应选项,即使双向列表中该变量的每个单元格都为零。例如,如果我们稍微改变汽车数据集:
sysuse auto
tab rep78 foreign
* Altering data
replace foreign=. if foreign==0 & rep78==1
tab rep78 foreign
在更改后的数据中,可能有一辆汽车带有 rep78==1
,但在变量 [=15= 的非缺失观察数据中没有这样的实例].
我想要的是table这样的:
Repair
Record Car type
1978 Domestic Foreign Total
1 0 0 0
2 8 0 8
3 27 3 30
4 9 9 18
5 2 9 11
Total 46 21 67
Nick Cox 非常好 tabcount
可用于此目的,但
- 我不想指定所有可能的响应选项来包含
和
- 我希望能够像
tabout
一样干净地导出 table。我经常不得不创建 tables 的批次,其中 tables 中的许多单元格由于缺失而具有零观察值,而且我经常有很多很多可能的响应选项。
有什么解决方法可以让我继续使用 tabout
或类似的东西吗?
在我最初的评论中,必须有某种意义告诉 Stata 什么定义了行和列,或者如何找到它。不过,这可能会有所帮助:
* ssc inst tabcount
sysuse auto, clear
tab rep78 foreign
levelsof rep78, local(rows)
levelsof foreign, local(cols)
replace foreign=. if foreign==0 & rep78==1
tabcount rep78 foreign, v1(`rows') v2(`cols') zero
备注:
tabcount
必须在执行此操作之前安装。使用 ssc inst tabcount
来做到这一点。上面的命令被注释掉,表示在第一次使用后不需要它。
在查看所需的交叉组合之前,您可以根据数据中的查找值编写自己的命令或执行文件。
论文 here 作为更广泛的讨论可能会有所帮助。
我正在尝试在 Stata 中以 tab
(双向)或 tabout
的风格创建许多 table 的交叉表。但是,我想包括两个变量的响应选项,即使双向列表中该变量的每个单元格都为零。例如,如果我们稍微改变汽车数据集:
sysuse auto
tab rep78 foreign
* Altering data
replace foreign=. if foreign==0 & rep78==1
tab rep78 foreign
在更改后的数据中,可能有一辆汽车带有 rep78==1
,但在变量 [=15= 的非缺失观察数据中没有这样的实例].
我想要的是table这样的:
Repair
Record Car type
1978 Domestic Foreign Total
1 0 0 0
2 8 0 8
3 27 3 30
4 9 9 18
5 2 9 11
Total 46 21 67
Nick Cox 非常好 tabcount
可用于此目的,但
- 我不想指定所有可能的响应选项来包含
和
- 我希望能够像
tabout
一样干净地导出 table。我经常不得不创建 tables 的批次,其中 tables 中的许多单元格由于缺失而具有零观察值,而且我经常有很多很多可能的响应选项。
有什么解决方法可以让我继续使用 tabout
或类似的东西吗?
在我最初的评论中,必须有某种意义告诉 Stata 什么定义了行和列,或者如何找到它。不过,这可能会有所帮助:
* ssc inst tabcount
sysuse auto, clear
tab rep78 foreign
levelsof rep78, local(rows)
levelsof foreign, local(cols)
replace foreign=. if foreign==0 & rep78==1
tabcount rep78 foreign, v1(`rows') v2(`cols') zero
备注:
tabcount
必须在执行此操作之前安装。使用ssc inst tabcount
来做到这一点。上面的命令被注释掉,表示在第一次使用后不需要它。在查看所需的交叉组合之前,您可以根据数据中的查找值编写自己的命令或执行文件。
论文 here 作为更广泛的讨论可能会有所帮助。