用stata查看缺失值

要查看Stata数据集中的缺失值，可以使用以下命令：

1. `summarize` 命令：该命令将显示每个变量的统计摘要，包括缺失值的数量和百分比。例如，以下命令将显示数据集中每个变量的缺失值数量：

summarize

2. `tabulate` 命令：该命令用于计算变量的频率分布表，可以用于查看缺失值的分布。例如，以下命令将显示“var1”变量中每个值的频率分布，包括缺失值：

tabulate var1

3. `missing` 命令：该命令用于识别缺失值，并将其标记为“.”。例如，以下命令将显示数据集中所有变量的缺失值数量：

missing list

4. `mvdecode` 命令：该命令用于将特定值（如缺失值）替换为其他值。例如，以下命令将把数据集中的所有缺失值替换为“99”：

mvdecode *, mv(., 99)

以上是一些常用命令，可以帮助您查看Stata数据集中的缺失值。

相关问题

如何用stata删除缺失值

可以使用命令 dropna 来删除缺失值，具体操作如下：

dropna var1 var2 var3

其中 var1、var2、var3 是需要删除缺失值的变量名。如果需要删除所有变量中的缺失值，可以使用命令：

dropna, force

注意：以上回答仅供参考，具体操作还需要根据实际情况进行调整。

stata删除缺失值

在Stata中，删除缺失值的方法有多种。一种常见的方法是使用drop命令删除含有缺失值的样本。例如，如果我们想删除变量x1、x2和x3中含有缺失值的样本，可以使用以下命令：

drop if missing(x1, x2, x3)

这将删除所有含有x1、x2和x3中任何一个变量缺失值的样本。另一种方法是使用keep命令保留不含缺失值的样本。例如，如果我们只想保留不含有x1、x2和x3中任何一个变量缺失值的样本，可以使用以下命令：

keep if !missing(x1, x2, x3)

这将保留所有不含有x1、x2和x3中任何一个变量缺失值的样本。需要注意的是，在删除或保留含有缺失值的样本时，我们需要确保样本量足够大，以避免结果产生较大的偏差。\[2\]

另外，Stata中缺漏值的默认标记为"."，它是一个数值，且是一个大于任何自然数的数值。在使用一些命令时，如sum、generate等，Stata会自动忽略缺漏值。而在使用一些命令如count、keep等时，Stata会将缺漏值"."视为无穷大的一个数值。如果需要将其他缺漏值的标记转化为"."，可以使用mvdecode命令或replace命令进行转化。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [STATA学习笔记：缺漏值的处理](https://blog.csdn.net/mpeipeisu/article/details/113919929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Stata：缺失值的填充和补漏](https://blog.csdn.net/arlionn/article/details/119210328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]