egen mis=rowmiss(_all)

在Stata软件中，egen mis=rowmiss(_all)是一条命令，用于计算每行缺失值的数量。该命令会将每一行的缺失值数量作为一个新的变量添加到数据集中。

例如，假设我们有一个包含三个变量的数据集：变量A、变量B和变量C。如果我们运行egen mis=rowmiss(_all)，那么Stata会计算每一行中缺失值的数量，并将这个结果作为一个新的变量mis添加到数据集中。

具体来说，如果某一行中变量A和变量B都存在缺失值，而变量C没有缺失值，那么该行的mis变量的值将为2。如果某一行中的所有变量都没有缺失值，则mis变量的值将为0。

egen mis=rowmiss(_all)命令可以帮助我们快速了解每一行数据的缺失情况，从而方便数据清洗和处理。在数据分析和建模过程中，了解数据集中的缺失情况对于确保分析的准确性和可靠性非常重要。

相关问题

stata中. egen count = group(_n) 命令报错为variable _n not found

在Stata中，`.egen` (generate) 命令用于创建新的变量，而`count = group(_n)` 的意图可能是计算每个组内的观测数，其中`_n`通常表示当前观察在数据集中的顺序编号。如果遇到`variable _n not found`错误，说明Stata找不到名为 `_n` 的内置变量。

可能的原因有：

1. 你可能在一个没有默认自动产生的序列变量（如`_n`)的数据集里操作。在新生成的数据中，`_n` 可能不存在，需要先对数据集排序或创建一个新的连续整数变量。

2. `group()`函数可能是想根据其他变量分组，但是你未指定那个变量名。确认是否有明确的分组依据，并将其包含在`group()`中，例如`group(var_name)`，这里的`var_name`是你想要依据其分组的变量。

3. 如果你在交互式模式下运行，可能是在某个特定窗口或数据文件中找不到`_n`，确保你正在正确的数据视图中运行该命令。

修复这个问题的方法通常是检查并确认`_n` 是否可用，如果需要，可以先手动创建一个计数值，然后根据这个新变量来进行分组计数。比如：

* 创建一个从1开始的连续整数序列
gen _n = _n()

* 使用_eigen命令生成新的变量，这里假设你按照变量'var_group'分组
egen count = group(var_group)

如果你还是无法解决问题，记得提供具体的错误信息，以便更准确地定位问题。

stata中. egen dup = duplicates(_n), by(cohort10) 命令报错为unknown egen function duplicates()

对不起，看起来您可能遇到了一个误解。在 Stata 中，`egen` 命令是用来创建新的变量（egen stands for "generate each variable"），而 `duplicates()` 并不是一个内置的 `egen` 函数。实际上，要检查重复值，您可以使用以下步骤：

1. 首先，确保您已经将数据集按照想要检查重复的时间列（比如 `wave`）进行排序：

   sort wave

2. 然后，可以使用 `egen` 和 `group` 命令来计算每个组内的唯一观察次数，同时生成一个新的标识符：

   egen count = group(_n) // 创建一个新的 count 变量，表示每个波次的观察数
   gen dup = (count > 1) // 如果计数值大于 1，则标记为重复

这里 `_n` 表示行号，`count = group(_n)` 计算每组连续的观测数，`dup = (count > 1)` 判断是否为重复。

如果仍然报错，可能是版本问题或者是输入参数有误，请确保您的 Stata 版本支持这个操作，以及输入的列名是正确的。