CFPS的农村受访者stata怎么筛选
时间: 2024-01-03 21:06:09 浏览: 130
如果你想在CFPS数据集中选择农村地区的受访者,可以使用CFPS数据集中的“urban”变量。该变量用于标识家庭所在的地区类型,其中“urban”等于1表示城市,等于2表示乡村。因此,你可以使用“urban”变量来筛选农村受访者。
以下是在Stata中进行筛选的示例代码:
```
use CFPS.dta // 加载数据集
keep if urban == 2 // 保留乡村地区的受访者
```
上述代码将保留CFPS数据集中“urban”变量为2的所有观测值,即乡村地区的受访者。
相关问题
stata合并CFPS数据库
要在Stata中合并CFPS数据库,您需要遵循以下步骤:
1. 下载和安装CFPS数据集。
2. 打开Stata并导入您要合并的数据集。
3. 使用“merge”命令将两个数据集合并在一起。您需要指定用于合并的变量,通常是个人ID或家庭ID。
4. 根据您的需求,可以使用“drop”命令删除不需要的变量或观测。
5. 最后,您可以使用“save”命令将合并后的数据集保存到磁盘上。
以下是一个示例命令:
```
use "path/to/dataset1.dta", clear
merge 1:1 id using "path/to/dataset2.dta"
drop var1 var2
save "path/to/merged_dataset.dta", replace
```
用CFPS数据库,stata用断点回归模型RD做实证分析,设计一个具体的例子,并详述stata步骤
假设我们想研究某个政策对于企业的投资行为产生的影响,我们可以使用CFPS数据库中的企业数据,其中包括了企业的投资金额和政策实施前后的时间。我们可以使用断点回归模型RD来估计政策对于企业投资的影响。
在Stata中,进行RD分析的步骤如下:
1.导入数据
首先,我们需要在Stata中导入CFPS企业数据,可以使用以下命令:
```
use "your file path\cfps_enterprise.dta", clear
```
2.选择变量
接下来,我们需要选择需要用到的变量,包括政策实施前后的时间和企业的投资金额。假设政策实施前后的时间变量名为“time”,投资金额变量名为“investment”,则可以使用以下命令:
```
keep time investment
```
3.可视化数据
接下来,我们可以使用散点图来可视化数据,以确定是否存在政策影响的断点。假设我们怀疑政策的实施时间为2010年,则可以使用以下命令:
```
scatter investment time, mcolor(black) msize(tiny) ///
ytitle("Investment") xtitle("Time") ///
xline(2010, lcolor(blue))
```
这将绘制一个以时间为横坐标,投资金额为纵坐标的散点图,并在2010年处绘制一条蓝色的垂直线。
4.拟合模型
接下来,我们可以使用rdrobust命令来拟合RD模型,该命令需要指定政策实施的断点,以及带宽宽度。假设我们将断点设置为2010年,带宽宽度为2年,则可以使用以下命令:
```
rdrobust investment time, c(2010) bw(2)
```
该命令将输出RD模型的估计结果,包括政策对于企业投资的影响估计值、标准误、置信区间等信息。
通过以上步骤,我们就可以使用CFPS数据和Stata软件来进行RD分析,研究政策对于企业投资的影响。
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