【独家发布】Stata兄弟：提问时能否有点诚意？用 dataex 吧

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                                                stata连享会                                                                              

         
                  
                                  兄弟，你能否有点诚意？！

我经常被学生和学员们追问各种问题，也经常无暇回答，或不愿意回答。因为，对方没有任何诚意。

当你面对这样的问题时，你该如何回答呢？

• “老师，我做了个回归，发现关键变量不显著，肿么办呢？”
• “有些公司的数据好像不连续，我该如何删除呢？”
  

要想回答这些问题，我必须问对方：

• 你的模型是如何设定？
• 数据是什么类型？
• 关键变量是如何定义的？
• 你有没有处理离群值？……
  

二十分钟过去了，我已经没有耐心了。
我只好说：你给我一份Stata 范例数据，我看看。
结果对方发来一份 Excel 表格。我要自行导入 Stata！
然后，他又发来一个 Stata 命令截图，……。
难道我要对着他发来的图片，逐行敲入命令？

我唯一的选择就是：逃离！或沉默！

所以： 提问时，请说清楚问题背景，尽可能详细一些，但不能过于繁琐。
最重要的是，使用 -dataex- 命令产生一份范例数据给对方。
让我们面对同一份数据来讨论问题。这样我们才平等。

dataex 命令使用范例

---

• 运行如下命令，下载 dataex 命令
  

1.   qui which dataex                 //判断你的电脑中是否已经安装 -dataex- 命令
   
2. if _rc(){                                      //如果没有安装，则帮你自动安装
   
3.        ssc install dataex, replace // 下载 dataex 命令
   
4.   }

复制代码

• 或者直接使用如下命令
  

1. capture ssc install dataex, replace    //下载 dataex 命令

复制代码

• 如何使用？请查看帮助文件：
  

1. help dataex

复制代码

• 开始工作，首先，调入自己的数据：
  

1. webuse "nlswork.dta", clear
   
2. 
   
3. xtset idcode year   

复制代码

• 使用 dataex 命令截取一段 Stata 范例数据：
  

1. dataex idcode year ln_wage in 1/200

复制代码

• 然后把屏幕上的如下结果复制后发送给你求助的人
• 这样别人运行如下这段命令就可以得到你的数据片段了，
• 讨论起来也比较方便。
  

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2.   clear
   
3.   input int idcode byte year float ln_wage
   
4.      1 70  1.451214
   
5.      1 71 1.0286198
   
6.      1 72 1.5899774
   
7.      1 73  1.780273
   
8.      1 75 1.7770116
   
9.      1 77 1.7786806
   
10.      1 78  2.493976
    
11.      1 80 2.5517154
    
12.      1 83 2.4202614
    
13.      1 85 2.6141725
    
14.      1 87 2.5363736
    
15.      1 88  2.462927
    
16.      2 71 1.3603482
    
17.      2 72 1.2061975
    
18.      2 73  1.549883
    
19.      2 75  1.832581
    
20.      2 77  1.726721
    
21.      2 78   1.68991
    
22.      2 80  1.726964
    
23.      2 82 1.8082886
    
24.      2 83  1.863417
    
25.      2 85 1.7893666
    
26.      2 87 1.8465303
    
27.      2 88 1.8564485
    
28.      3 68 1.4935614
    
29.      3 69 1.7025284
    
30.      3 70  1.451214
    
31.      3 71 1.5474197
    
32.      3 72 1.6072942
    
33.      3 73  1.597267
    
34.      3 75 1.5358496
    
35.      3 77 1.6228406
    
36.      3 78  1.566635
    
37.      3 80 1.5597233
    
38.      3 82 1.6034193
    
39.      3 83 1.6142294
    
40.      3 85 1.7307986
    
41.      3 87 1.5257654
    
42.      3 88  1.612777
    
43.      4 70 2.2885003
    
44.      4 71 2.3755784
    
45.      4 72  2.413923
    
46.      4 73  2.280939
    
47.      4 75 2.2588139
    
48.      4 80  1.476236
    
49.      4 82 1.2809334
    
50.      4 83  1.515855
    
51.      4 85 1.9301697
    
52.      4 87 1.9190345
    
53.      4 88 2.2009745
    
54.      5 68  1.627093
    
55.      5 69 1.7876856
    
56.      5 70  1.820858
    
57.      5 71 1.8585224
    
58.      5 72 1.9793015
    
59.      5 73 1.9904118
    
60.      5 75  1.585505
    
61.      5 77 1.9375215
    
62.      5 78 2.0704923
    
63.      5 80  1.830269
    
64.      5 82  1.847272
    
65.      6 68  1.521732
    
66.      6 69 1.4793844
    
67.      6 70 1.4793844
    
68.      6 71  1.518572
    
69.      6 72 1.6072942
    
70.      6 73 1.8097416
    
71.      6 75 1.8539723
    
72.      6 77   1.96311
    
73.      6 78  1.982733
    
74.      6 80 1.8467982
    
75.      6 82 1.8148247
    
76.      6 83 1.9199128
    
77.      6 85  1.958377
    
78.      6 87  2.007068
    
79.      6 88 2.0898535
    
80.      7 68 1.4820668
    
81.      7 69 1.4904344
    
82.      7 70 1.5394455
    
83.      7 71 1.4938796
    
84.      7 72  1.454573
    
85.      7 73  1.454573
    
86.      7 87  .4733421
    
87.      7 88  1.532477
    
88.      9 70 1.4722368
    
89.      9 71  1.717023
    
90.      9 72 1.7472422
    
91.      9 73 1.7997917
    
92.      9 75  2.017152
    
93.      9 77 2.0913637
    
94.      9 78 2.1140988
    
95.      9 80 2.1137757
    
96.      9 82 2.3125353
    
97.      9 83 2.3485804
    
98.      9 85 2.3734872
    
99.      9 87 2.3688986
    
100.      9 88 2.3505313
     
101.     10 69 1.3616014
     
102.     10 70 1.4614837
     
103.     10 71 1.6116626
     
104.   end

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往期回顾
¤ Stata兄弟：提问时能否有点诚意？用 dataex 吧
¤ [转]Unicode 和 UTF-8 有何区别？
¤ 一个博士生该掌握哪些基本工具(武器)？
¤ DSGE 模型的 Stata 实现
¤ 第一届stata中国用户大会嘉宾PDF讲稿下载
¤ 彼此不再煎熬-如何做好毕业答辩陈述？
¤ 连玉君 Markdown 笔记
¤ Stata快捷键GIF：键盘就是你的武器
¤ 如何处理时间序列中的日期间隔 (with gaps) 问题？
¤ 使用 -import fred  ¤ 命令导入联邦储备经济数据库 (FRED)
¤ 高考那年，擦肩而过的军校
¤ Fuzzy Differences-in-Differences （模糊倍分法）
        

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