分组匹配的stata命令

在Stata中，可以使用`egen`命令结合正则表达式来进行分组匹配。具体来说，可以使用`egen`命令的`group()`函数，该函数可以根据指定的正则表达式来对数据进行分组，然后为每个分组分配一个组别编号。例如，假设我们有一个包含邮政编码的数据集，要将邮政编码按照前两位进行分组匹配，可以使用以下命令：

egen group_id = group(postcode, "^(\d{2})")

其中，`postcode`是数据集中存储邮政编码的变量名，`^(\d{2})`是一个正则表达式，表示匹配前两位数字。`group_id`是新生成的变量名，用于存储分组编号。执行上述命令后，Stata将根据前两位数字分组，并为每个分组分配一个编号，结果存储在`group_id`变量中。

需要注意的是，`group()`函数使用的是正则表达式，因此需要熟悉正则表达式的基本语法和用法。此外，`group()`函数还可以结合`sort()`函数来对数据进行排序，以确保每个分组内的观测值具有相同的顺序。

相关问题

stata中，. collapse (sum) count_idind = idind, by=hhid 命令报错：option by incorrectly specified

当在Stata中运行`. collapse (sum) count_idind = idind, by=hhid`命令时遇到"option by incorrectly specified"错误，通常是因为语法上的一点小问题。这个错误提示可能表示`by`选项的使用不太正确。`by`选项用于指定按哪些变量进行分组，但是它应该出现在`collapse`命令之前，或者如果你想要同时对多个变量进行分组，它们之间需要用逗号隔开。

正确的语法可能是这样的：

collapse (sum) count_idind = idind, by hhid

或者是如果你需要对其他变量一起分组：

collapse (sum) count_idind total_other_variable = idind other_variable1 other_variable2, by hhid

这里，`total_other_variable`将会统计`other_variable1`和`other_variable2`的和，`count_idind`则统计`idind`的数量。

如果错误依然存在，请检查`idind`、`hhid`这两个变量名是否拼写正确，以及它们是否已经存在于你的数据集中。如果这两个变量都在你的数据集里，并且名字没错，那么可能是其他隐藏的问题，比如数据类型不匹配或者数据清洗过程中删除了某些行导致的。

psmdid模型如何用stata写模型

PSM (Propensity Score Matching) 或 Propensity Score Matching and Diagnostics 模型是一种用于处理非随机分配数据的统计方法，特别是在实验设计或观察研究中有选择偏倚的情况下。在 Stata 中编写 PSMDID 模型通常涉及以下几个步骤：

1. **估计倾向分数** (Propensity Score Estimation):
使用 `pscore` 或 `xtlogit` 等命令来计算个体被分配到某个处理组的概率，比如 `xtprobit treatment psvars`, 其中 `treatment` 是二元变量，`psvars` 是影响分组概率的协变量。

2. **匹配** (Matching):
`cem` (Caliper-based Exact Matching) 或 `optmatch` 是常用的 Stata 匹配工具。例如：

   cem treated control [distance], at(0.1)

这里 `treated` 和 `control` 分别代表处理组和对照组，`distance` 参数设置了匹配半径。

3. **诊断** (Diagnostics):
- 查看平衡检验：通过 `balance` 或 `imbalance` 命令检查处理组和对照组在匹配前后的变量分布是否相似。
- 可视化：`mplot` 帮助查看匹配效果和变量分布的改变。

4. **分析结果**:
使用匹配后的样本进行回归分析，如 `regress` 或 `xtreg` 对于面板数据，而不是原始样本。

5. **报告和总结**:
结果可以导出为表格，或者使用 `esttab` 命令生成更专业的表格。