离群值处理

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执行命令： tabstat i q1 c1 d1, s(min p25 p50 p75 max) format(%6.3f) c(s)  之后
您说“这个表格当时做了一个离群值的处理”，
请问究竟应该怎么判断是否应该进行离群值处理，应该怎么处理，请连老师告知详细步骤，非常感谢！

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关键词：离群值 tabstat format FORMA 怎么判断

有关离群值的处理和原理，参见 Stata 初级视频，A2_data 第二讲中的介绍。

连老师能不能先和我透露一下具体的做法，论文班的课还没听完，而且刚向学校报销论文班的发票，不好意思这么快又要追加一个班呢，以后再报初级班，我保证当您的粉丝不动摇：）

抱歉，我以为你已经是初级班的学员了，呵呵。
离群值通常采用缩尾处理（winsor），基本的思路是把大于第 99 百分位的观察值替换成 99 百分位；小于第 1 百分位的观察值替换成第 1 百分位上的数值。
例如，有 100 个人的身高数据，排位第 99 的那个人（张三）的身高是 1.87，排位第 100 的那个人（李四）的身高是 1.95。winsor 过程中，李四的身高数据被修改为 1.87。

你可以在 Google 上搜索一下 winsor，看看相关的介绍即可。

如下是 Stata 初级视频教程中的相关命令：

    *-2.5.3.3 缩尾处理
        
      sysuse nlsw88.dta, clear
      histogram wage
         
      *-双边缩尾
        winsor wage, gen(wage_w2) p(0.025)
               
                *-图示
        twoway (histogram wage,color(green))      ///
               (histogram wage_w2,color(yellow)), ///
               legend(label(1 "wage") label(2 "wage_winsor2"))
                           
      *-单边缩尾
        winsor wage, gen(wage_h) p(0.025) highonly
                *-图示
        twoway (histogram wage,color(green))      ///
               (histogram wage_h,color(yellow)),  ///
               legend(label(1 "wage") label(2 "wage_winsorH"))
               
               
      *-若无法下载 winsor 命令，可以采用如下处理方法：
            
                _pctile wage, percentile(1 99)
                replace wage = r(r1) if wage<r(r1)
                replace wage = r(r2) if wage>r(r2)
               
                *-亦可采用 clip() 函数 (参见第2.1.2.6小节，第385行)
                 gen wage_w = clip(wage, r(r1), r(r2))
                 sum wage wage_w, detail