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03/04/20151 Introduzione a Stata DMQTE Pescara 2008 Level: Beginners Stata/SE v.10.0.

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1 03/04/20151 Introduzione a Stata DMQTE Pescara 2008 Level: Beginners Stata/SE v.10.0

2 03/04/20152  Educational 1 - Conoscere STATA - Leggere i dati  Educational 2 - Organizzare e gestire i dati

3 03/04/20153 EDUCATIONAL 1 (Conoscere STATA e leggere i dati)

4 03/04/20154 Educational 1: Indice 1. Come appare 2. Help 3. Directories e Cartelle 4. Leggere dati in Stata 5. Variabili e data types 6. Esplorare i dati 7. Salvare il dataset 8. Tips & Tricks 9. Esempio

5 03/04/ Come Appare Review window: Mostra gli ultimi comandi digitati. Cliccando su tali comandi essi vengono inseriti nella Command window Variable window: Mostra la lista delle varibili. Cliccando sulla variabile apparirà nella Command window Command window: In essa vengono digitati i comandi che sono immediatamente eseguibili Output window: Mostra risultati e informazioni sulle operazioni effettuate.

6 03/04/20156 Stata è un pacchetto command-driven. Ha molti comandi built-in che possono rendere facile complicati lavori di routine. Vi è anche la possibilità di creare propri comandi per eseguire routine personalizzate. È possibile inserire i comandi in due modi:  Interattivo: digitare il comando e eseguirlo ( o )  do-file: digitare un elenco di comandi in un "do-file" (essenzialmente un programma) e fare eseguire il file.

7 03/04/ Help  In-built help: Stata ha una versione abbreviata dei suoi manuali built-in. Fare clic su Help->Contents. Una sezione FAQ molto utile si trova in Sia il built-in di aiuto che le FAQs possono essere simultaneamente ricercate all'interno di Stata stesso (Help->Search).

8 03/04/ Directories e Cartelle Come DOS e Windows, Stata è in grado di organizzare i files in una directory ad albero con le diverse cartelle. Ad esempio, si può creare una cartella "dati" per contenere tutti i dati da utilizzare, sotto-cartelle per ogni set di dati e così via. È possibile utilizzare alcuni comandi simili al DOS, tra cui:

9 03/04/20159  cd “h:\” cambia la directory al volume h  mkdir “dati” crea una nuova directory “h:\dati” all'interno di quella corrente  dir elenco contenuto di una directory o di una cartella N.B. Stata è case-sensitive per cui non riconosce il comando CD o cd allo stesso modo. Inoltre, le virgolette sono necessarie solo se la directory o il nome della cartella contiene degli spazi.

10 03/04/ Leggere dati in Stata Ci sono diversi comandi di lettura dati in Stata:  Inserimento manuale: digitando edit nella command window appare la finestra data- editor; quindi si può procedere all’inserimento manuale dei dati  use Permette di aprire files del formato Stata (.dta) ad esempio use “h:\nomefile.dta”

11 03/04/  insheet using Se i dati sono riportati su un foglio elettronico, salvandoli in formato.csv o.txt è possibile accedere ai dati con insheet using “h:\nomefile.csv” N.B. confronta options (help options): ad es. insheet using “h:\nomefile.csv”, delimiter(";") clear  infile var1 var2 … using Se i dati provengono da un'altra fonte, come internet o qualche insolito pacchetto software, è possibile leggere in Stata un file di testo ASCII.txt o.asc con il comando infile var1 var2 … using “h:\nomefile.txt”

12 03/04/ Alcune regole da seguire per la lettura dei dati: dati grezzi ASCII o.txt dovrebbero contenere solo i dati e non i nomi delle variabili. Questo è il motivo per cui si assegnano manualmente i nomi delle variabili all'interno del comando infile. Stata riconosce lo spazio come separatore tra una variabile e l’altra. i valori mancanti non possono essere lasciati in bianco e devono essere rappresentati da qualcosa ( ad es. un punto).

13 03/04/ i nomi con spazi nel testo devono essere racchiusi tra virgolette; ad es., dati grezzi del tipo country / sector / output dovrebbero apparire come: Japan Servizi “United Kingdom" Agricoltura Germany Servizi i numeri possono avere il segno “-”, ma si eviti la virgola, il segno “$” e il segno “%”.

14 03/04/ Le variabili stringhe devono essere definite attraverso il comando str?? (dove al posto ?? occorre inserire un numero cheindica la lunghezza delle modalità); ad es., dati grezzi del tipo country / sector / output dovrebbero apparire come: Japan Servizi “United Kingdom" Agricoltura Germany Servizi In questo caso il comando sarà: infile str15 country str15 sector output using “h:\nomefile.txt”

15 03/04/ Per dati da.csv la prima riga del foglio di calcolo deve avere i nomi delle variabili, ad esempio, country/sector/ output, e la seconda riga in poi deve avere i dati. Se la prima riga del file contiene un titolo, come ad esempio "Dati output Fonte: Eurostat", bisogna cancellare la riga prima di salvare. ulteriori caselle di seguito o alla destra dei dati (ad esempio, note a piè di pagina) vengono letti da Stata; quindi, assicurarsi che sul foglio ci siano solo la prima riga dei nomi delle variabili e i dati.

16 03/04/ i nomi delle variabili non possono iniziare con un numero. Se, invece della variabile sector, il file è stato allestito con gli anni (ad esempio, 1980, 1985, 1990, 1995) sulla riga superiore, allora di fronte a ogni numero si dovrà porre un “_”: così “1980” diventa “_1980”, e così via. assicurarsi che non vi siano le virgole nei dati come separatori decimali

17 03/04/ Variabili e data types  Variabili e data-points Dal data editor è possibile visualizzare il data set. Ad esempio: countrysectoroutputemploy GermanyAgriculture GermanyMining GermanyManufacturing GermanyServices JapanAgriculture JapanMining JapanManufacturing JapanServices United KingdomAgriculture United KingdomMining United KingdomManufacturing United KingdomServices United StatesAgriculture United StatesMining United StatesManufacturing United StatesServices Ogni riga del data set costituisce un data-point Ogni colonna del data-set rappresenta una variabile

18 03/04/  Numeric o string data Stata organizza i dati in numeric o string. Il tipo numeric riguarda numeri (ad esempio, la produzione, l'occupazione) il tipo string è relativo a testo (ad esempio, nome del paese). Il tipo string può anche essere utilizzato per memorizzare numeri, ma Stata non sarà in grado di eseguire analisi numerica su questi numeri.

19 03/04/ Il tipo string è forse più semplice poiché qualsiasi variabile può essere definita come una stringa e può contenere fino a 80 caratteri. Il tipo string, però, non permette di effettuare elaborazioni numeriche per cui spesso si usa effettuare delle codifiche. Ad es., la variabile sector potrebbe essere una variabile stringa di testo (Agricoltura, Industria mineraria, Manifattura, Servizi), ma le sue osservazioni sono in realtà memorizzate come un codice numerico (1 per l'Agricoltura, 2 per Mineraria, 3 per Manifattura 4 per i Servizi).

20 03/04/ Questo modo di procedere è molto in uso; tuttavia, esso può dare adito a possibili problemi di arrotondamento. Ad es., avendo un codice ID di 9 cifre di tipo float, che è accurato solo fino a 8 cifre, si possono verificare situazioni in cui i diversi codici ID siano arrotondati. Tutto ciò crea delle imprecisioni nella codifica.

21 03/04/ I diversi formati del tipo numeric sono: -Byte: numeri interi compresi tra -127 e 100 ad es. una variabile dummy -Int: numeri interi compresi tra e ad es., anni di calendario -Long: intero compreso tra e ad esempio, I dati demografici -Float: numero reale con circa 7 cifre di precisione ad esempio, dati sulla Produzione -Double: numero reale con circa 16 cifre di precisione

22 03/04/ Compressione dati L’archiviazione di dati in formato numeric avviene attraverso il metodo binario (sequenze di 0 e 1). Ciò implica che si tende ad occupare parecchio spazio sulle memorie fisiche del PC;

23 03/04/ Anche per le variabili di tipo string spesso è possibile porsi il problema della quantità di dati. Ad es., se si considera la variabile country “United Kingdom" con 14 lettere (compresi gli spazi) si può pensare di ridurre spazio indicando il paese con “UK” (di 2 lettere).

24 03/04/ Inoltre, in Stata il tipo numeric predefinito è float. Tuttavia, per una maggiore accuartezza spesso si preferisce utilizzare il tipo double. Però, rendere tutte le variabili numeriche di tipo double implica anche maggiori quantità di dati da trattare; questa strategia può rendere i files molto pesanti e quindi richiedere molto spazio sulle memorie fisiche, rallentando i tempi di elaborazione.

25 03/04/ Allora, un modo veloce per memorizzare le variabili nel loro formato più efficiente è quello di comprimere i dati con il comando compress. Tramite questo comando Stata passa attraverso ogni osservazione di una variabile e ottimizza il rapporto spazio- formato senza sacrificare l'attuale livello di precisione nei dati. Ad es. digitando il comando compress nella command window, avremo nella output window un risultato del tipo:. compress sector was int now byte country was str20 now str14

26 03/04/ È possibile definire in fase di caricamento dati il tipo relativo alle variabili. Ad esempio, infile str14 country byte sector long output Tramite questo comando formattiamo la variabile country come stringa di 14 caratteri, la variabile sector come byte e la variabile output come long

27 03/04/  Missing values I valori mancanti di tipo numeric sono identificati da un unico punto (.), mentre i valori mancanti di tipo string sono identificati da due virgolette ("").

28 03/04/ Esplorare i dati Possono essere utilizzati i seguenti comandi:  List Permette di visualizzare una, più di una o tutte le variabili e i corrispondenti valori (stringhe o numeri) di output delle variabili.

29 03/04/ Ad es. digitando list si ottiene la lista di tutte le variabili, mentre list country sector output restituisce sulla output window:. list country sector output country sector output 1.Germany Agriculture Germany Mining Germany Manufacturing Germany Services Japan Agriculture Japan Mining Japan Manufacturing Japan Services United Kingdom Agriculture United Kingdom Mining United Kingdom Manufacturing United KingdomServices United States Agriculture United States Mining United States Manufacturing United StatesServices

30 03/04/ mentre, list in 1/5 restituisce nella output window. list in 1/5 country sector output 1.Germany Agriculture Germany Mining Germany Manufacturing Germany Services Japan Agriculture

31 03/04/  describe (describe var1 var2 …) Questo comando mostra informazioni sul data set e su una più o tutte le variabili.. describe Contains data from h:\production.dta obs: data from OECD Stan vars: 4 11 Oct :24 size: 544 (100.0% of memory free) storage display value variable name type format label variable label country str14 %14s Country sector byte %13.0g sectcode Industrial sector output float %9.0g Gross output (current USD mill) employ long %12.0g Number of employees, thousands

32 03/04/  codebook (codebook var1 var2 …) Questo comando fornisce, per il data set caricato, altre informazioni sulla variabile, come alcune statistiche descrittive, missing values, range etc.

33 03/04/  summarize (o anche sum ) Questo comando fornisce: numerosità delle osservazioni, media, std, min e max. Se si desiderano queste statistiche per specifiche variabili summarize var1 var2 … Se si desiderano ulteriori dettagli si usa detail summarize var1 … vark, detail

34 03/04/  inspect (inspect var1 var2 …) Il comando inspect riassume rapidamente una variabile numerica; il comando differisce da quello fornito da summarize, perchè riporta il numero di valori negativi, nulli, positivi, il numero di interi e non interi, il numero di valori unici e il numero di valori mancanti e produce, inoltre, un piccolo istogramma. Il suo scopo non è di analisi, ma è quella di acquisire rapidamente familiarità con i dati.

35 03/04/  tabulate var1 Permette di costruire la tavola di frequenza della variabile var1. tabulate var1 var2 Permette di costruire la tavola di frequenza doppia per le variabili var1 e var2 tabulate var1 var2, chi2 Calcola anche il chi2 di Pearson

36 03/04/  hist var1 Permette di rappresentare l’istogramma per la variabile var1. hist var1, start(0.5) width(0.5) Permette di rappresentare l’istogramma per la variabile var1, con valore iniziale 0.5 e passo delle ascisse pari a 0.5

37 03/04/  scatter var1 var2 Restituisce una rappresentazione bidimensionale per le variabili var1 e var2. scatter var1 var2, by(var3) Per rappresentare una matrice di scatterplots rispetto alla variabile var3

38 03/04/ Salvare il dataset  save Permette il salvataggio del data set. Ad es. save “h:\nomefile.dta”, replace dove l’opzione replace sovrascrive ogni precedente versione del file con lo stesso nome presente nella directory di riferimento.

39 03/04/ Tips & Tricks  Do-files (.do) È molto comodo salvare la sequenza di comandi inseriti nella command-window nei c.d. Do-files (.do); tali files possono essere richiamati per eseguire la sequenza di comandi in essi contenuta. Per aprire un nuovo Do-file Ctrl+8 Per richiamare un do-file dalla command window do“h:\nomefile.do“  In Stata la sintassi dei comandi segue uno schema comune del tipo nome_comando oggetto_comando, options Ad es. save “h:\nomefile.dta”, replace

40 03/04/  Esempio. do-files (.do) /*apriamo e elenchiamo il file.dta*/ clear all use c:\dati\esempio.dta list /*informazioni sul data-set e grafici*/ codebook hist output, name(g1) scatter output sector, by(country) name(g2)

41 03/04/  Leggere dati da un foglio elettronico Una volta aperto il foglio elettronico (ad es..xls) copiare i dati di interesse e incollare su un nuovo foglio solo i dati (e non le formule), quindi copiare tutto il nuovo foglio. Infine, digitare edit sul command window di Stata e incollare i dati sul data editor che appare.  clear Il comando clear permette di cancellare tutti i data set caricati. Può essere utilizzato come option nei vari comandi; ad esempio use “h:\nomefile.dta”, clear Apre il file nomefile.dta e elimina i dati già caricati in Stata

42 03/04/  Quando si digitano i comandi che coinvolgono le variabili di tipo string, è necessario racchiudere l'osservazione di riferimento tra virgolette altrimenti Stata non è in grado di individuare le operazioni da effettuare. Ad es. summarize if country==“Germany” summarize if sector==1  Lookfor var1 … Permette di individuare le etichette delle variabili

43 03/04/ Esempio -Digitare sysuse dir -Aprire un file.dta (ad esempio census) con il comando use oppure con sysuse census -Procedere alle eleborazioni

44 03/04/ EDUCATIONAL 2 (Organizzare e gestire i dati)

45 03/04/ Educational 2: Indice 1. Organizzare i dati 2. Creare nuove variabili 3. Tenere traccia delle istruzioni

46 03/04/ Organizzare i dati Per l’organizzazione dei dati sono utili i seguenti comandi:  rename  recode  replace  keep e drop  so  by-processing  reshape  append e merge  collapse  move Vediamoli in particolare.

47 03/04/  rename Spesso può essere utile rinominare le variabili; Ad. Es. ren isocode country ren yr year Bisogna sottolineare che è possibile rinominare una sola variabile alla volta

48 03/04/  recode È possibile ricodificare i valori raggiunti da una varibile Ad. Es. recode year (1950=1940) Possono essere ricodificate più variabili alla volta. Ad es. per missing values indicati nel data set con -999 si può sostituire il punto “.” recode pop output (-999=.) Questo comando non è utilizzabile per le variabili stringa che invece utilizzano il comando replace

49 03/04/  replace Per le variabili stringa è possibile effettuare una ricodifica usando una sintassi del tipo generate country2=country recast str18 country2 replace country2=“Japan” if country==“J”

50 03/04/  keep Il data set può contenere alcuni variabili che non interessano ai fini del nostro studio. Pertanto, è possibile estrarre solo le variabili obiettivo. Ad. es. dal nostro data set volendo studiare la relazione tra output e settore possiamo considerare solamente queste due variabilli keep output sector In questo modo la variabile country non viene presa in considerazione.

51 03/04/  drop È il comando complementare al keep. Ad. es. dal nostro data volendo studiare la relazione tra output e settore possiamo considerare solamente queste due variabilli scartando la variabile country drop country

52 03/04/  Keep e drop Sia per il keep che per il drop è molto utile il “-”. Infatti keep country-output considera tutte le varibili tra le due indicate ossia country sector output. Allo stesso modo vale per il drop. Inoltre, sia il keep che per il drop possono essere utilizzati sulle osservazioni. Ad es. keep if output>=16000 che equivale a drop if output<16000

53 03/04/  Keep e drop Oppure utilizzare diversi operatori logici e di relazione. Ad es. keep if year>=1960 & year<=1995 Nota. In Stata ci sono i seguenti operatori logici & and |or ~not e di relazione == equal to ~=not equal to >greater than >=greater than or equal to

54 03/04/  Keep e drop Se si conosce il numero di riga o colonna su cui applicare i comandi; ad esempio per eliminare le righe da 1 a 10 drop if _n<=10 o anche Keep if _n>10

55 03/04/  so Il comando effettua l’ordinamento (sort) dei dati secondo certi criteri. Ad es. so country output Effettua l’ordinamento crescente prima secondo la variabile country e poi secondo la variabile output Per l’ordinamento decrescente gsort -country output

56 03/04/  by Permette di eseguire iterativamente un comando per differenti sottinsiemi del data-set. Ad es. so sector by sector: sum output Che equivale alla seguente sequenza di comandi sum output if sector=1 sum output if sector=2 sum output if sector=3 sum output if sector=4 Pertanto, il by è da utilizzare sempre dopo un ordinamento.

57 03/04/  reshape Permette di fare il ridimensionamento della tabella dati. Ad es. reshape wide output, i(country) j(sector) Trasforma la nostra tabella 1 in 2 1 country sector output 1.D Agriculture DMining DManufacturing D Services J Agriculture J Mining JManufacturing J Services UKAgriculture UKMining UKManufacturing UKServices USAAgriculture USAMining USAManufacturing USAServices country output1 output2 output3 output4 1. D J UK USA

58 03/04/  append e merge È possibile combinare differenti datasets in un unico dataset aggiungendo: 1. altre osservazioni (per riga) append using “f:\nomefile.dta” 2.Altre variabili (per colonna) use “c:\dati\esempiomerge1.dta”, clear so country year save “c:\dati\esempiomerge1.dta”, replace use “c:\dati\esempiomerge2.dta”, clear so country year merge country year using “c:\dati\esempiomerge1.dta”

59 03/04/  collapse È possibile aggregare come dataset di statistiche ( sum, mean, median etc.) le osservazioni relative a una o più variabili. Ad es. quando si vogliono aggregare dati mensili in annuali. collapse (sum) month, by(country) ren month year Il ren ci rinomina la variabile month

60 03/04/  collapse Esempio 1. Aggregare i livelli di output per ottenere il livello complessivo di ogni paese collapse (sum) output, by(country) Esempio 2. Aggregare i livelli di output per ottenere il livello medio di ogni paese collapse (mean) output, by(country)

61 03/04/  move Questo comando permette di effettuare un cambiamento di ordine nella lista delle variabili. Ad es. move output country Sposta in alto la variabile output appena dopo la variabile country.

62 03/04/ FINE


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