写一段did的stata代码

以下是一个计算平均数的例子：

clear
input id score
1 80
2 90
3 85
4 75
5 92
end

summ score

gen mean = r(mean)

list id score mean

代码说明：

1. 使用 `clear` 命令清除任何现有的数据.

2. 用 `input` 命令输入数据.

3. 运行 `summ` 命令计算变量的总体统计量，其中 `r(mean)` 被保存为系统变量。

4. 使用 `gen` 命令将 `r(mean)` 存储在一个名为 `mean` 的新变量中。

5. 运行 `list` 命令，将结果输出为表格。

相关问题

DID模型stata代码

### DID 模型在 Stata 中的实现

对于差异中的差异(Difference-in-Differences, DiD)模型，在Stata中有多种方法来执行这一分析。一种常用的方法是通过`reghdfe`命令，该命令允许控制多层固定效应从而提高估计效率[^3]。

下面是一个简单的DiD模型实现例子：

假设有一个面板数据集，其中包含治疗组和对照组的信息以及政策实施前后的观测值。为了评估某项政策的效果，可以构建如下回归方程:

* 加载所需包
ssc install reghdfe 

* 使用虚构数据作为示范
use http://www.stata-press.com/data/r16/nlswork.dta , clear  

* 创建虚拟变量表示是否属于处理组 (treated)，时期是否大于等于干预期(post)
gen treated = (idcode >= 70 & idcode < 80 ) /* 假设idcode>=70且<80的是处理组 */
bysort idcode: gen post = (_n > 5)          /* 假设第6次观察之后为post */

* 执行双重差分回归
reghdfe ln_wage i.post##i.treated age grade not_smsa south, absorb(idcode year)

* 输出结果
estat summarize

上述代码中，`ln_wage`代表因变量工资取自然对数形式；`i.post##i.treated`创建交互项用于捕捉处理效果；而`absorb()`则用来指定个体层面(`idcode`)与时点层面(`year`)的固定效应回归[^5]。

此外，还可以利用`tfdiff`命令来进行更复杂的设定，比如考虑不同时间段内的动态影响或是异质性处理效应等问题。这需要根据具体的研究背景调整相应的参数设置。

如何使用stata软件写一段psm-did模型代码

下面是一个简单的PSM-DID模型的Stata代码。假设我们有一个二元干预变量`treatment`和一个二元输出变量`outcome`，我们希望估计干预对输出变量的影响。我们还有一些协变量，包括`covariate1`和`covariate2`，用于进行匹配。

首先，我们使用`psmatch2`命令进行匹配，将匹配后的数据存储在一个新的数据集中。

psmatch2 treatment covariate1 covariate2, out(matched) logit caliper(0.1)

然后，我们使用`teffects`命令来估计DID模型。我们将`treatment`作为二元处理变量（treated）和一个虚拟变量（after），来区分干预前和干预后的时间点。

teffects ipw (outcome) (treatment after), weight(weight) vce(bootstrap)

这里使用了IPW（Inverse Probability Weighting）方法来调整匹配后的数据，使得输出变量的估计更加准确。`weight`是IPW权重，`vce(bootstrap)`表示使用Bootstrap方法来计算标准误差。

完整的PSM-DID模型代码如下：

* 导入数据
use mydata.dta

* 进行匹配
psmatch2 treatment covariate1 covariate2, out(matched) logit caliper(0.1)

* 计算IPW权重
gen weight = _pscore / (1 - _pscore)

* 进行DID估计
teffects ipw (outcome) (treatment after), weight(weight) vce(bootstrap)

上述代码仅为示例，具体应用需要根据数据和研究问题进行修改和调整。