在 Stata 中计算不同条件下的观察结果

Counting observations under varying conditions in Stata

我有一个具有以下结构的大型数据集(这里是一个示例):

+-----------------------------------------+
| id       date   treat   match   num     |
|-----------------------------------------|
|  1  01feb2000       1       2      2    |
|  1  01apr2000       0       .      .    |
|  1  01jan2002       1       3      1    |
|-----------------------------------------|
|  2  01mar2000       1       3      0    |
|  2  01may2000       0       .      .    |
|-----------------------------------------|
|  3  01dec2002       1       .      .    |
+-----------------------------------------+

对于由 id 标识的每个组,我在特定日期发生了特定事件。每次出现都是治疗或对照。每个治疗观察都与某个 id 相匹配。您可以使用给定的 iddatetreatmatch 变量。

我的目标是为每个实际匹配的处理观察计算 num 的值(可能存在处理观察不匹配的情况,请参阅 id 3)。 规则是计算匹配的id(不管是否处理)在处理的观察日期开始的一年内出现的次数。

示例:第一个处理的观察与 id 2 匹配。id 2 在 2000 年 2 月 1 日之后的下一年内有两个观察。

重要提示:首先,匹配 ID 中首次出现的日期绝不会早于所考虑的治疗观察日期。第二,几个处理观察可以匹配相同的id.

请注意,此处已提出类似问题 here。在这里,我关心算法的效率,因为我的数据集很大。我的解决方案如下:

gen NUM = .
gen yrafter = 25000    // arbitrary date outside of the panel
format yrafter %td
gen in_window = 0
sort id date

forval i = 1/`=_N' {
    if (match[`i'] != .) {
        replace yrafter = (date_installation[`i'] + 365) if ags == match[`i']
            replace in_window = date_installation <= yrafter & ags == match[`i']

            by id: egen NUM_temp = sum(in_window) if ags == match[`i']
            replace NUM_temp = 0 if NUM_temp == .
            sum NUM_temp if ags == match[`i'], meanonly

            replace NUM0 in `i' = r(max)
        drop NUM_temp

        replace in_window = 0 if ags == match[`i']
    }
}

drop yrafter in_window

为了减少迭代次数,我实际上想在处理观察后进行排序,并且只对它们进行迭代。但是,根据我对问题的理解,我不能这样做,因为一些后续命令需要我在上面应用的排序(我对吗?)。

我的策略是迭代每个相关观察:对于匹配的 id 组中的所有观察,我将 yrafter 的值替换为需要考虑的最新可能出现的值。然后在变量 in_window 中,我简单地识别那些在可能的最新日期之前的观察结果(请记住,在 treatment 变量的日期之前不能有任何出现)然后计算所有的观察结果。我将结果保存在 num 中并为下一次迭代设置所有内容。

显然,这需要很多时间。我的第一个猜测是优化循环头,因为检查 if 条件对于 Stata 来说似乎非常耗时。有人有优化的想法吗?

只有当我有正确的代码时,我才会担心效率。以下是错误。

是非法的,应该是

    replace NUM0 = r(max) in `i' 

我无法对你的主要问题发表评论,因为我不明白你想做什么。我想你的解释是清楚和合乎逻辑的;当我从不做任何类似的事情时,这对我来说太复杂了,无法吸收你所做的全部事情。

按照

的方式尝试一些东西
clear
set more off

*----- example data -----

input ///
 id  str20 date   treat   match   num     
  1  01feb2000       1       2      2    
  1  01apr2000       0       .      .    
  1  01jan2002       1       3      1    
  2  01mar2000       1       3      0    
  2  01may2000       0       .      .    
  3  01dec2002       1       .      .    
end

list, sepby(id)

gen dat = date(date,"DMY")
format %td dat
drop date
order dat, after(id)

list, sepby(id)

*----- what you want -----

gen num2 = .
forvalues i = 1/`=_N' {
    if treat[`i'] == 1 {
        count if id == match[`i'] & dat <=  dat[`i'] + 365
        replace num2 = r(N) in `i'
    }
}
replace num2 = . if missing(match)

list, sepby(id)

assert num == num2

我没有关于你的数据集大小的信息,所以除非你准确地透露,否则我不会做任何测试。

(我没有检查你的代码。我只是尝试将你的问题的措辞翻译成 Stata 代码。)