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muestra_casen.dta Ayudantía Stata.pptx Ayudantía Stata Andrés Osorio Pontificia Universidad Católica de Chile Instituto de Economía Econometría - EAE 250 A 1. Conociendo Stata Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 2. Abrir la Base de Datos Uso de una sola carpeta: para facilitar el trabajo conviene crear una carpeta y mantener los objetos de trabajo en ella. Para dirigir Stata a esa carpeta: cd “dirección” Log file: permite ver todos los pasos realizados durante el trabajo: log using nombre.txt Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 2. Abrir la Base de Datos Econometría – EAE250A Ayudantía Stata Do file: es una forma más fácil de trabajar, pues se le pide al Stata realizar todo el proceso y éste simplemente muestra los resultados. 2. Abrir la Base de Datos Límite de memoria: hay que fijarse en que el programa pueda resistir a la base de datos, con lo cual subimos la memoria a lo necesario: set mem ###m ej: memoria en 500 megas: set mem 500m Abrir base de datos: use nombre.dta ej: use muestra_casen.dta Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 2. Abrir la Base de Datos No olvidar que antes de cerrar la base de datos debo guardarla: - Si es una nueva base: save nombre.dta - Para reemplazar una existente: save nombre.dta, replace Existen dos formas de ver los datos: edit: permite modificarlos. browse: modo lectura. Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 2. Abrir la Base de Datos Si quiero borrar la base de datos y comenzar con una nueva: clear Para conocer las características principales de los datos: sum Para poder sacar ideas puede ser útil comparar datos en tablas de doble entrada: tab var1 var2 Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 3. Modificando los datos Para ordenar los datos a partir de una determinada variable: sort nombre_variable ej: ordenar por edad: sort edad Para cambiar el nombre de una variable: ren nombre_viejo nombre_nuevo ej: cambiar yautaj por ing: ren yautaj ing Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 3. Modificando los datos Para no olvidar que significa cada variable, recomiendo colocar una etiqueta con su significado: label variable nombre_variable etiqueta ej: explicar ing: label variable ing ingreso Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 3. Modificando los datos Borrar datos: hay que tener mucho cuidado, pues no pueden recuperarse. drop if frase_lógica ej: eliminar los mayores de 65 años: drop if edad>65 ej: eliminar la variable zona: drop z. Otra forma de hacer lo mismo es utilizar la opción mantener que elimina el resto de los datos: keep if frase_lógica Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 3. Modificando los datos Generar una variable: se puede crear una variable con un determinado valor o una fórmula. gen variable_nueva=fórmula ej: crear el ln del ingreso: gen lning=ln(ing) ej: crear una columna de 5: gen c=5 Para generar una variable que es resultado de aplicar una operación sobre otra variable: egen Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 3. Modificando los datos Reemplazar datos: reemplaza un valor por otro, cuidado porque el antiguo valor no puede ser recuperado: replace variable=valor if frase_lógica ej: reemplazar la experiencia por cero si tienen 18 años: replace exp=0 if edad==18 Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 4. Regresiones Para realizar una regresión por MICO: reg variable_dep variables_indep ej: regresión del ingreso respecto a la edad y sexo: reg ing edad sexo Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 4. Regresiones Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 4. Regresiones Hay que notar que Stata le asigna automáticamente una constante al modelo. Para realizar la regresión sin constante: reg variable_dep variables_indep, noconstant Para ver las correlaciones entre los distintos datos: correlate nombre_variables Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 4. Regresiones Econometría – EAE250A Ayudantía Stata Si queremos conocer la matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores de la última regresión: estat vce 4. Regresiones Econometría – EAE250A Ayudantía Stata En algunos casos es muy útil utilizar variables dummys, que toman valores 0 ó 1. ej: diferenciar jóvenes de adultos: gen joven=0 replace joven=1 if edad<18 4. Regresiones Para ver los valores estimados en la última regresión: predict nombre_nueva_variable Ojo que sólo muestra la última regresión. Para ver los errores de la última regresión: predict nombre_nueva_variable, r Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 5. Gráficos En la barra del menú hay muchas opciones de gráficos, las más conocidas: - Gráfico con número observaciones: dotplot nombre_variable - Gráfico de puntos de dos variables: scatter variable1 variable2 Econometría – EAE250A Ayudantía Stata 6. Ayuda Ante cualquier problema de comando no olvidar utilizar el programa de ayuda: h Econometría – EAE250A Ayudantía Stata definición variables.docx Variables básicas para el trabajo de la encuesta CASEN: · Ingreso autónomo de la persona ( yautaj ) · Ingreso autónomo del hogar ( yauthaj ) · Ingreso monetario de la persona ( ymonaj ) · Ingreso monetario del hogar (ymonhaj ) · Ingreso de ocupación principal (yopraj) · Ingreso de ocupación principal (yoprhaj) · Relación jefe de hogar (pco1) · Edad ( edad ) · Sexo (sexo): 0 mujer, 1 hombre. · Escolaridad (escol ) · Factor de Expansión ( exp ) · Región ( r ) · Zona ( z ): 0 rural, 1 urbana. · Número de personas del Hogar ( Numper ) · Estado civil (ecivil) · Asiste al colegio ( e2 ) · Pueblos Originarios ( r25 ) · PIB regional · GINI regional yautaj perceptores · Ocupación u oficio (o7 ) · Actividad de la empresa ( o8 ) · Trabajador activo o inactivo (activ) · Rama de actividad económica (rama) · Oficio que desempeña la persona (oficio) · Categoría de trabajo ( o9 ) · Permanencia en el empleo ( o10 ) · Tiene contrato (o11) · Tipo de jornada de trabajo (o13_a ) · Tipo de horario (o13_b) · Duración del empleo (o16_agno) · Número de horas trabajadas ( o19_hrs ) · Afiliado a sistema provisional (o28 )
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