Stata 丢失值的处理_Stata_Missing Data

Stata 丢失值的处理

stata

Stata 丢失值的处理,stata,missing-data,Stata,Missing Data,考虑以下玩具示例： . clear . set obs 10 . generate double random = runiform() . generate foo = 1 . replace foo = . if random < 0.50 . generate foo_sum = sum(foo) . list random foo foo_sum +---------------------------+ | random foo foo_

考虑以下玩具示例：

. clear
. set obs 10

. generate double random = runiform()

. generate foo = 1
. replace  foo = . if random < 0.50

. generate foo_sum = sum(foo)

. list random foo foo_sum

    +---------------------------+
    |    random   foo   foo_sum |
    |---------------------------|
 1. | .06692297     .         0 |
 2. | .85529108     1         1 |
 3. | .35454616     .         1 |
 4. |  .4995136     .         1 |
 5. | .53638222     1         2 |
    |---------------------------|
 6. | .84661429     1         3 |
 7. | .15198199     .         3 |
 8. | .33054815     .         3 |
 9. | .06141655     .         3 |
10. | .01555962     .         3 |
    +---------------------------+

。清楚的
. 设置obs 10
. 生成双随机=runiform（）
. 生成foo=1
. 替换foo=。如果随机<0.50
. 生成foo_sum=sum（foo）
. 列出随机foo foo_和
+---------------------------+
|随机foo foo_和|
|---------------------------|
1. | .06692297     .         0 |
2. | .85529108     1         1 |
3. | .35454616     .         1 |
4. |  .4995136     .         1 |
5. | .53638222     1         2 |
|---------------------------|
6. | .84661429     1         3 |
7. | .15198199     .         3 |
8. | .33054815     .         3 |
9. | .06141655     .         3 |
10. | .01555962     .         3 |
+---------------------------+

给定变量

foo

中缺少的值，结果是否为

foo\u sum

错了吗？

简言之，没有

结果来自Stata处理缺失观测的事实与预期不同

foo_sum

中的结果可以说是违反直觉的，因为：

然而：

. display sum(.)
0

. display sum(. + 1)
0

这到底是怎么回事

在这种情况下，Stata似乎认为缺失值为零

另一个例子：

. generate foo_max = max(foo, foo_sum)

. list

    +-------------------------------------+
    |    random   foo   foo_sum   foo_max |
    |-------------------------------------|
 1. | .06692297     .         0         0 |
 2. | .85529108     1         1         1 |
 3. | .35454616     .         1         1 |
 4. |  .4995136     .         1         1 |
 5. | .53638222     1         2         2 |
    |-------------------------------------|
 6. | .84661429     1         3         3 |
 7. | .15198199     .         3         3 |
 8. | .33054815     .         3         3 |
 9. | .06141655     .         3         3 |
10. | .01555962     .         3         3 |
    +-------------------------------------+

鉴于Stata中的缺失值通常被视为正无穷大，这种情况下的期望值是

，而不是

或

，在观察值

和

中

看起来Stata只是忽略了缺少的值

上面的例子说明了我最近做出的一个相当令人惊讶的发现编程时，我想我应该在这里分享。

简而言之，不