STATA的因子变量

定义

因子变量(factor variable)是对现有变量的展开,即展开成一组变量。常用于从分类变量中创建虚拟变量。注意,带因子变量操作符的分类变量的取值必须是非0的正整数,不能存在小于0的负数。

因子变量运算符

Operator Description 说明
i. unary operator to specify indicators 指定为分类变量各类别
c. unary operator to treat as continuous 指定为连续变量
o. unary operator to omit a variable or indicator 忽略一个变量或类别
# binary operator to specify interactions 交互
## binary operator to specify full-factorial interactions 全因子交互

例子

Factor specification Result
i.group indicators for levels of group
i.group#i.sex indicators for each combination of levels of group and sex, a two-way interaction
group#sex same as i.group#i.sex
group#sex#arm indicators for each combination of levels of group, sex, and arm, a three-way interaction
group##sex same as i.group i.sex group#sex
group##sex##arm same as i.group i.sex i.arm group#sex group#arm sex#arm group#sex#arm
sex#c.age two variables—age for males and 0 elsewhere, and age for females and 0 elsewhere; if age is also in the model, one of the two virtual variables will be treated as a base
sex##c.age same as i.sex age sex#c.age
c.age same as age
c.age#c.age age squared
c.age#c.age#c.age age cubed

基准类别

默认为组1(取值最小的组别)为基准类别。指定基准类别,使用操作符ib.

Base operator [1] Description 说明
ib#. use # as base, # = value of variable 指定值
ib(##). use the #th ordered value as base [2] 指定次序值
ib(first). use smallest value as base (default) 指定最小值,即第一组
ib(last). use largest value as base 指定最大值,即最后一组
ib(freq). use most frequent value as base 指定频数最高
ibn. no base level 没有基准项

操作符ibn.的特殊用法

i.varlist的系数为其他类别与基准类别的偏差。
ibn.varlist配合noconstant选项使用,则varlist的系数变成各类别的实际系数而非偏差。
试比较下列命令的结果。

reg  y  i.group age
reg  y  ibn.group age,  noconstant

参考文献

STATA参考手册[U] User's Guide

  • 11 Language syntax
    • 11.4 varname and varlists
      • 11.4.3 Factor variables

  1. The i may be omitted. For instance, you can type ib2.group or b2.group.

  2. For example, ib(#2). means to use the second value as the base.

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,088评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,715评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,361评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,099评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,987评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,063评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,486评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,175评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,440评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,518评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,305评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,190评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,550评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,880评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,152评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,451评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,637评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容