从> 3个分类变量(+维护列名称)构造新变量以用于Stata中的马赛克图

Construct new variable from >3 categorical variables (+maintain column names) for mosaic plot in Stata

我的问题是此处问题的扩展:Construct new variable from given 5 categorical variables in Stata

我是一名 R 用户,我一直在努力适应 Stata 语法。另外,我已经习惯了 Google for R documentation/examples online 并且没有找到那么多的 Stata 资源所以我来到这里。

我有一个数据集,其中行代表个人,列记录这些人的各种属性。有 5 个分类变量(白人、西班牙裔、黑人、亚裔、其他)具有二进制响应数据,0 或 1("No" 或 "Yes")。我想使用 spineplots 包创建种族与响应数据的马赛克图。但是,我相信我必须首先将所有 5 个分类变量组合成一个具有 5 个级别的分类变量来维护标签(这样我就可以看到每个种族的响应率。)我一直在使用 egen 函数,但是没有能够让它工作。任何帮助将不胜感激。

编辑:添加了对我的数据和我想要的数据的描述。

我现在的数据:

person_id,black,asian,white,hispanic,responded

1,0,0,1,0,0

2,1,0,0,0,0

3,1,0,0,0,1

4,0,1,0,0,1

5,0,1,0,0,1

6,0,1,0,0,0

7,0,0,1,0,1

8,0,0,0,1,1

我想要的是通过 tabulate 命令生成一个 table 来制作以下内容:

respond, black, asian, white, hispanic
responded to survey |    20, 30, 25, 10, 15

did not respond     |    15, 20, 21, 23, 33

您似乎想要一个指示变量而不是多个 {0,1} 虚拟变量。最简单的方法可能是循环;另一种选择是使用 cond() 生成一个新的指标变量(请注意,您可能希望在 'other' 组中捕获所有种族假人都是 0 的受访者),标记其值(以及 responded 的值),然后创建您的频率 table:

clear
input person_id black asian white hispanic responded
1 0 0 1 0 0
2 1 0 0 0 0
3 1 0 0 0 1
4 0 1 0 0 1
5 0 1 0 0 1
6 0 1 0 0 0
7 0 0 1 0 1
8 0 0 0 1 1
9 0 0 0 0 1
end

gen race = "other"
foreach v of varlist black asian white hispanic {
    replace race = "`v'" if `v' == 1
}

label define race2 1 "asian" 2 "black" 3 "hispanic" 4 "white" 99 "other"
gen race2:race2 = cond(black == 1, 1, ///
                cond(asian == 1, 2, ///
                cond(white == 1, 3, ///
                cond(hispanic == 1, 4, 99))))

label define responded 0 "did not respond" 1 "responded to survey"
label values responded responded
tab responded race

结果

                    |                          race
          responded |     asian      black   hispanic      other      white |     Total
--------------------+-------------------------------------------------------+----------
    did not respond |         1          1          0          0          1 |         3 
responded to survey |         2          1          1          1          1 |         6 
--------------------+-------------------------------------------------------+----------
              Total |         3          2          1          1          2 |         9 

tab responded race2 以不同的顺序产生相同的结果(按 race2 的实际值而不是值标签的字母顺序)。