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Policy 是门科学

面向公共政策研究领域，基于 Stata/Python/R 等编程语言分享关于数据处理、数据绘图与数据分析等应用技能。 WeChat 公众号：Policy_as_Science

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如何使用 Stata 进行多层次回归分析？

线性回归数据分析

作为社会动物，人类行为的本质在于彼此间无处不在的互动，而人类彼此间的互动又往往是在一个个局部群落环境下发生的，由此便有了“人以群分”之说。对于“人以群分”，简单的理解通常为特定时点下根据某一分类因素而对个体进行的区分，个体汇集在分类因素所包含的各个水平或类别之下。例如，社区与居民，不同社区内部有各自的居民；再比如班级与学生，通常一所学校内同一年级有许多班级，每一个班级内部是学生。因此，我们总能够将微观层面彼此不同的个体按照某一宏观特征因素进行划分，这时便构成了一个具有嵌套关系的多层次结构（a Multilevel Structure）。

2024-09-23

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Stata 回归结果输出之 esttab 详解（更新版）

展示回归分析的结果是应用统计分析的重要组成部分。esttab 命令是由瑞士波恩大学社会学研究所（University of Bern, Institute of Sociology）的 Ben Jann 教授编写的 Stata 用户外部命令，主要用于生成满足用户需求的回归表格（Display formatted regression table），这类命令已经成为量化实证分析中的基础性技能，兼具效率、规范与美观。本文是对该命令的详细介绍。

2021-05-04

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Stata 数据处理 | 一份常用并实用的命令清单

数据处理是一个不断积累反复的训练过程，本文所涉及的命令既有 Stata 系统自带的，也有外部用户编写的，不求面面俱到，但求有用有效。热烈欢迎对此文有兴趣的学友批评指正文内错误、推荐好用命令，版主会第一时间修改补充！

2024-07-31

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如何使用 Stata 绘制人口金字塔？

数据可视化

本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲，主要是关于如何绘制人口金字塔。人口金字塔（Population Pyramid）是一种常见的图形，是人口统计学家用于刻画特定区域内人口构成及其变迁的可视化工具，常见的人口金字塔能够反映出年龄（age）和性别（sex）在总人口中的分布状况。相较于 Excel 而言，使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显，因为除了所有图形对象均可按需调整之外，使用代码绘图也让绘图结果可复制，可以快速批量处理多年份多区域的人口数据，便于后期的管理和进一步呈现。

2023-10-20

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如何在 Stata 中进行数据形态转换？用10个示例掌握 reshape 命令

在数据分析中，我们所获取的数据集通常具有不同的形态（form），具体有长形（long form）和宽形（wide form）两种（见下方图1和图2）。出于数据分析的需要（尤其是面板数据分析和多层次回归分析），不同形态的数据集各有其用，能够得其一而转换为另一形态便具有很强的实用性。

2023-10-04

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线性回归的结果解释 II：函数形式变化的影响

线性回归数据分析

因变量（Y）与自变量（X）间的线性关系并非一般性特征，引入非线性（nonlinearities）关系很有必要。在应用研究中，最常见的非线性关系通常有两种：

2023-04-25

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线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响

数据分析线性回归

执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义，例如，roe=10表示平均资本权益报酬率为10%。

2023-02-06

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Stata 数据处理系列：日期与时间数据

Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数，这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换，以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。相信大家都有这样的经历，当我们在 Excel 单元格中输入 “2022-07-20”后，单元格会自动转换成“2022年7月20日”，右键单击此单元格后可进一步选择 “设置单元格格式” ，并在众多格式选项中选择 “日期” 栏，最后选择按照我们的要求呈现出来的时期数据。此时 Excel 表格中的时期数据可被用于计算。

2022-08-13

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在 Stata 中基于世界银行开放数据库 API 开展跨国比较分析：wbopendata 命令详解

对全球发展和不断衍生出的全球问题而言，获取世界各国的数据资料似乎从未像今天这样重要过。联合国、世界银行和世界卫生组织等全球各大公共机构提供了海量数据供用户使用。其中，世界银行作为影响全球发展的核心机构之一，建立了“世行公开数据库”（World Bank Open Databases），整合了1960年以来覆盖256个国家或地区的各类数据，具体包含：世界发展指标（World Development Indicators）、全球发展融资（Global Development Finance）、非洲发展指标（Global Development Finance）、营商环境（Doing Business）、教育统计（Education Statistics）、企业调查（Enterprise Surveys）、性别统计（Gender Statistics）、健康营养和人口统计（Health Nutrition and Population Statistics）、千年发展目标（Millennium Development Goals, MDG）（注，MDG 现在已经被可持续发展目标代替）以及全球治理指标（Worldwide Governance Indicators）等诸多重要的数据资源。显然，作为用户，面对浩瀚如烟的数据，如何准确获取我们感兴趣的变量并快速实现数据分析便显得尤为重要。幸运的是，世行的开发人员为我们提供了一个能够在 Stata 中通过连接“世行公开数据库API”的方式实现数据调用的第三方命令，即 wbopendata。

2022-05-19

2.4K1

Stata的绘图功能与绘图类型

数据可视化

本文是 #用 Stata 画个图#系列的第1讲，是对 Stata 的画图功能与绘图类型的概括性介绍。

2022-02-22

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