Stata：ChatGPT你能帮我干点啥？

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作者： 余坚 (贵州财经大学)
邮箱： yujiangeren@163.com

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目录

• 1. 引言

• 2. Stata 初学阶段使用 ChatGPT

• 3. Stata 进阶阶段使用 ChatGPT

• 4. Stata 熟练阶段使用 ChatGPT

• 5. 结语

1. 引言

ChatGPT 作为声名鹊起的人工智能对话机器人模型，不仅拥有聊天、文案创作、项目规划等功能，甚至还能自主编写代码、检查代码错误。这一功能对 Stata 同样适用，若懂得如何高效利用，将帮助我们达到事半功倍的效果。本推文就如何高效利用 ChatGPT 帮助我们学习与使用 Stata 进行介绍，具体内容将以提问与回答的形式进行呈现。

2. Stata 初学阶段使用 ChatGPT

作为一名 Stata 初学者，我们可以通过 ChatGPT 了解 Stata 的主要功能。

提问：请详细介绍一下 Stata 的主要功能。

回答：以下是 Stata 的一些主要功能：

1. 数据管理：Stata 提供了各种功能，例如数据输入、清洗、转换、排序、合并和分割，以及数据的导入和导出，以便更好地管理数据。
2. 统计分析：Stata 具有广泛的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、回归分析、生存分析、面板数据分析、聚类分析等。此外，Stata 还支持多项式回归、广义线性模型、时间序列分析、非参数估计等高级统计方法。
3. 数据可视化：Stata 提供了各种数据可视化方法，包括直方图、散点图、线图、箱线图等。此外，Stata 还支持高级可视化方法，例如三维图、地图和网络图。
4. 编程：Stata 提供了一种高级编程语言，可以用于自定义分析和数据管理任务。用户可以编写自己的脚本来执行各种分析任务，以及自定义 Stata 的行为和功能。
5. 扩展性：Stata 支持各种扩展，包括自定义程序、外部数据源、输出格式等。这些扩展可以帮助用户更好地管理和分析数据，以及与其他软件包集成。

此外，我们还可以让 ChatGPT 帮助我们规划 Stata 的学习路线。

提问：你可以帮助我规划一下 Stata 的学习路线吗？

回答：当你开始学习 Stata 时，你可以按照以下学习路线来帮助你建立起基本的 Stata 技能：

1. 学习 Stata 基础知识：掌握 Stata 基础操作、常用命令以及数据输入输出的基本操作，可以通过阅读 Stata 官方的入门指南、教程、手册以及在线视频等学习资源。
2. 数据管理：熟练使用 Stata 进行数据清洗、整理、变量生成、子集选择等操作，了解数据类型、格式、结构的基本知识。
3. 描述性统计：学习如何使用 Stata 计算数据的描述性统计量（如均值、标准差、中位数等），了解 Stata 的绘图功能，可以进行直方图、散点图、箱线图等可视化数据。
4. 假设检验：学习如何使用 Stata 进行假设检验，了解假设检验的基本原理，掌握常见的检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
5. 回归分析：学习如何使用 Stata 进行线性回归、多元回归、逻辑回归等常见的回归分析，掌握模型建立、诊断、解释的基本方法。
6. 面板数据分析：学习如何使用 Stata 进行面板数据分析，包括固定效应模型、随机效应模型、差分估计等方法。
7. 高级数据分析：学习如何使用 Stata 进行高级数据分析，包括因子分析、聚类分析、生存分析等方法。
8. 编写程序：学习如何使用 Stata 编写程序，掌握基本的编程语法，可以提高工作效率。

当你掌握了这些基本的 Stata 技能后，你可以进一步学习其他高级技能，如面板数据分析、高级可视化等。除了 Stata 官方提供的学习资源外，你还可以通过阅读相关书籍、参加在线课程等方式来加强自己的学习。

对于这些建议，我们可以善用连享会资源和 lianxh 命令进行拓展学习，对于该命令的具体使用方法可见：

• ssc install lianxh：你想要的 Stata 都在这里

当然，在初学 Stata 时，我们面对网络上的海量资源，无法筛选出最优选择。此时可以通过 ChatGPT 进行具体示例，比如我们不知道哪种导入数据的方式最简便，可以对此进行提问。

提问：Stata 有几种导入数据的方式，哪种方式最简便？

回答：Stata 可以通过多种方式导入数据，包括手动输入、复制粘贴、导入本地文件、通过 URL 链接下载等。其中，导入本地文件是最常用的方式之一，而使用 import delimited 命令导入 csv 格式文件是最简便的方式之一。

导入 csv 文件可以按照以下步骤进行：

1. 打开 Stata 软件，选择 "File" 菜单中的 "Import" ，然后选择 "Delimited Text Data" 。
2. 在弹出的窗口中，选择要导入的 csv 文件，并设置文件的分隔符，例如逗号、分号、空格等。
3. 根据数据的格式，设置数据的格式选项，如数据列的类型、变量名称、缺失值等。
4. 点击 "OK" 按钮，Stata 将会导入 csv 文件，并生成一个数据集，可以在数据编辑器中查看数据。

除了使用 import delimited 命令外，也可以使用其他导入命令，如 insheet、infile 等命令来导入数据。这些命令根据数据的格式和数据集的特点，有不同的使用场景和参数设置，需要根据具体情况选择。

如果想了解其他几种方式，我们也可以继续提问。

提问：除了导入本地文件的方式，对其他几种方式进行详细介绍。

回答：除了导入本地文件的方式，Stata 还支持其他多种数据导入方式，以下是其中几种常用方式的介绍：

1. 手动输入数据：可以在 Stata 的数据编辑器中手动输入数据，然后保存为数据集。这种方式适用于数据量较小、数据结构较简单的情况，例如小样本调查、实验数据等。在 Stata 命令窗口中输入命令 edit 可以打开数据编辑器。
2. 复制粘贴数据：可以将数据从其他应用程序中复制到 Stata 的数据编辑器中，然后保存为数据集。这种方式适用于数据量不大、数据结构简单、数据来源可靠的情况。
3. 通过 URL 链接下载数据：可以使用 Stata 的 webuse 命令通过 URL 链接下载公共数据集，例如美国劳工统计局的就业数据、世界银行的经济数据等。使用该命令需要联网，且数据集必须是 Stata 支持的格式。
4. 通过 ODBC 连接到数据库：可以使用 Stata 的 odbc 命令连接到 ODBC 数据源，从数据库中导入数据。这种方式适用于大型数据集、复杂数据结构的情况，可以直接从数据库中读取数据，而不需要将数据导出到本地文件。

这些数据导入方式各有优缺点，需要根据数据的来源、数据量、数据结构等因素选择适合的方式。同时，在数据导入过程中需要注意数据的格式、缺失值、变量名称等问题，保证导入的数据集的质量和准确性。

甚至，由于 Stata 绝大多数命令的说明文件都是英文，对于初学者具有一定的阅读难度。我们可以通过 ChatGPT 来了解一条命令是怎么用的，比如上述提到的 webuse 命令。

提问：详细介绍一下 webuse 命令。

回答：webuse 是 Stata 中一个非常有用的命令，可以通过 URL 链接下载公共数据集，方便用户进行数据分析和统计建模。下面是 webuse 命令的一些常用选项和用法：

1. webuse 命令的基本用法：在 Stata 命令窗口中输入 "webuse 数据集名称" ，即可从 URL 链接下载该数据集并载入到 Stata 中。例如：webuse auto该命令将下载美国汽车数据集（auto.dta）并载入到 Stata 中。
2. webuse 命令的选项：webuse 命令支持多个选项，可以用于下载和载入数据集的设置。常用的选项包括：

• a. clear：清空当前的数据集，然后载入新的数据集。例如：webuse auto, clear该命令将清空当前的数据集，然后下载并载入 auto 数据集。
• b. all：下载并载入数据集的全部变量。例如：webuse auto, all该命令将下载并载入 auto 数据集的全部变量。
• c. using：指定数据集的存储路径和文件名。例如：webuse auto, using("d:\data\auto.dta")该命令将下载 auto 数据集，并将数据集保存到 d:\data\auto.dta 文件中。

webuse 命令的扩展用法：webuse 命令还支持其他一些扩展用法，例如：

• a. 下载并载入外部数据集：可以使用 webuse 命令下载并载入外部数据集，例如在 Dropbox、Google Drive 等云存储中的数据集。需要将数据集的共享链接复制到 webuse 命令中使用。例如：webuse https://www.dropbox.com/s/abc/xyz.dta?dl=1该命令将下载链接为 https://www.dropbox.com/s/abc/xyz.dta 的数据集，并将其载入到 Stata 中。
• b. 下载并解压缩数据集：有些数据集可能是压缩文件格式，例如 .zip 等，可以使用 webuse 命令下载并解压缩这些数据集。需要在命令中指定解压缩的目标文件夹。例如：webuse http://www.example.com/data/xyz.zip, destdir("d:\data")该命令将下载链接为 http://www.example.com/data/xyz.zip 的压缩文件，并将其解压缩到 d:\data\ 目录下。

3. Stata 进阶阶段使用 ChatGPT

在多次运用 Stata 后，我们应该对如何使用 Stata 完成一篇论文的实证部分有所熟悉，这些过程同样可以通过 ChatGPT 进行优化。首先我们以 Stata 自带的 auto.dta 数据为例，尝试进行描述性统计分析。

提问：以 Stata 自带的 auto.dta 数据为例，写一段描述性统计的代码，并附上解释。

回答：以下是使用 Stata 自带的 auto.dta 数据进行描述性统计分析的代码和解释。

use auto.dta, clear // 导入数据集
summarize // 计算所有数值型变量的基本统计信息
tabulate rep78 // 计算名为 rep78 的变量的频数和比例
tabstat mpg price weight, by(foreign) stats(mean sd) // 计算 mpg、price 和 weight 变量在 foreign 变量的分组下的平均值和标准差
correlate mpg price weight // 计算 mpg、price 和 weight 变量之间的相关系数
graph summarize mpg // 绘制 mpg 变量的直方图和箱线图

解释如下：

use auto.dta, clear：导入 auto.dta 数据集并清空当前内存中的数据。

summarize：计算所有数值型变量的基本统计信息，包括平均值、标准差、最小值、最大值、中位数、四分位数等。

tabulate rep78：计算名为 rep78 的变量的频数和比例，rep78 变量是一个分类变量，表示汽车的修理记录评级。

tabstat mpg price weight, by(foreign) stats(mean sd)：计算 mpg、price 和 weight 变量在 foreign 变量的分组下的平均值和标准差，foreign 变量是一个分类变量，表示汽车的产地。

correlate mpg price weight：计算 mpg、price 和 weight 变量之间的相关系数，这些变量都是数值型变量，mpg 表示汽车的燃油效率，price 表示汽车的价格，weight 表示汽车的重量。

graph summarize mpg：绘制 mpg 变量的直方图和箱线图，用于显示 mpg 变量的分布情况和异常值情况。

可以看到 ChatGPT 不仅编写了各种描述性统计代码，还根据我们的要求进行了注释。我们可以在论文中选择合适的方法来对数据进行描述性统计分析。

我们还可以让 ChatGPT 优化一下写的代码，以我个人曾经写的一段生成双重差分变量交互项的代码为例。这里 code 为地区编号，year 为年份，政策为交叠实施的。

提问：对我下面这段 Stata 代码进行优化。

gen treat = 0
foreach num of numlist 130100 130200 130300 140100 150100 150200 210100 ///
  210200 220100 230100 320100 320200 320400 320500 320600 320700 320900 ///
  321000 321100 321200 330100 330200 330400 330500 340100 350100 350200 ///
  360100 360200 360300 370100 370200 370600 370800 410100 410300 411300 ///
  420100 420500 420600 430100 440100 440300 450100 460100 510100 520100 ///
  520300 530100 610100 610300 620100 630100 640100 650100{
  replace treat = 1 if code == `num'
}

gen period = 0
replace period = 1 if year >= 2008 & code == 440300

foreach num of numlist 210100 210200 320100 320200 320500 330100 340100 ///
  350200 360100 370200 370600 430100 440100{
  replace period = 1 if year >= 2009 & code == `num'
}

foreach num of numlist 130100 130200 140100 150200 220100 230100 320400 ///
  321100 330200 330400 350100 370100 410300 450100 460100 510100 520100 ///
  530100 610300 620100 640100{
  replace period = 1 if year >= 2010 & code == `num'
}

foreach num of numlist 130300 150100 320700 610100 630100{
  replace period = 1 if year >= 2011 & code == `num'
}

foreach num of numlist 320600 360200 410100 650100{
  replace period = 1 if year >= 2012 & code == `num'
}

foreach num of numlist 320900 321000 321200 330500 370800 411300 420500 ///
  420600 520300{
  replace period = 1 if year >= 2013 & code == `num'
}

gen did = treat*period

回答：可以尝试优化的几点：

1. 用 inlist 代替 foreach num of numlist，简化代码。
2. 用 “&” 代替 “and”，简化代码。（可以看出 Chatgpt 有时候不太准确，原来代码中已经为 &）
3. 将 replace period = 1 的语句替换为一条 if 语句。

基于上述几点，可以优化的代码如下：

gen treat = inlist(code, 130100, 130200, 130300, 140100, 150100, 150200, 210100, 210200, 220100, 230100, 320100, 320200, 320400, 320500, 320600, 320700, 320900, 321000, 321100, 321200, 330100, 330200, 330400, 330500, 340100, 350100, 350200, 360100, 360200, 360300, 370100, 370200, 370600, 370800, 410100, 410300, 411300, 420100, 420500, 420600, 430100, 440100, 440300, 450100, 460100, 510100, 520100, 520300, 530100, 610100, 610300, 620100, 630100, 640100)

gen period = year >= 2008 & code == 440300
replace period = year >= 2009 & inlist(code, 210100, 210200, 320100, 320200, 320500, 330100, 340100, 350200, 360100, 370200, 370600, 430100, 440100) if missing(period)
replace period = year >= 2010 & inlist(code, 130100, 130200, 140100, 150200, 220100, 230100, 320400, 321100, 330200, 330400, 350100, 370100, 410300, 450100, 460100, 510100, 520100, 530100, 610300, 620100, 640100) if missing(period)
replace period = year >= 2011 & inlist(code, 130300, 150100, 320700, 610100, 630100) if missing(period)
replace period = year >= 2012 & inlist(code, 320600, 360200, 410100, 650100) if missing(period)
replace period = year >= 2013 & inlist(code, 320900, 321000, 321200, 330500, 370800, 411300, 420500, 420600, 520300) if missing(period)

gen did = treat*period

通过使用 inlist，将六个 foreach num of numlist 替换为一些更简单的代码。在 if 语句中，利用了 missing(period) 来避免重复替换。这种优化方式不仅简化了代码，而且减少了 Stata 运行的时间，更加高效。

可以看到这段代码在优化之后更加简洁明了，ChatGPT 还给出了优化的原因和解释，其中的代码写法我们可以学习并运用到之后的操作中。

有时，我们不知道某一项操作的代码，比如双向固定效应，我们也可以让 ChatGPT 直接给出例子。

提问：写一段基于个体固定效应和时间固定效应的回归代码。

回答：以下是一个包含个体固定效应和时间固定效应的面板数据回归的代码示例：

// 导入面板数据集
use panel_data, clear

// 设定个体固定效应和时间固定效应
xtset id year
xtreg y x1 x2, fe te

其中，panel_data 是一个面板数据集的示例，id 是面板数据集中的个体标识变量，year 是时间标识变量，y 是因变量，x1 和 x2 是自变量。

xtset 命令用于指定面板数据的格式，fe 和 te 分别表示个体固定效应和时间固定效应。xtreg 命令用于进行面板数据回归，fe 和 te 表示模型中包含个体固定效应和时间固定效应。

4. Stata 熟练阶段使用 ChatGPT

在熟练掌握 Stata 的功能与操作后，我们仍可以使用 ChatGPT 帮助我们完成额外的工作。例如，我们得不到显著的回归结果并尝试了一些方法仍无法解决时，可以向 ChatGPT 寻求答案。

提问：我的回归结果不显著，可能是什么原因造成的，请对这些原因给出具体的解决方法，并以代码的形式呈现。

回答：回归结果不显著可能有很多原因，下面列举几种常见的情况及相应的解决方法：

1. 样本量过小

• 解决方法：增大样本量，可以通过增加时间跨度或者增加研究对象数量来实现。

自变量与因变量之间的关系不是线性的

• 解决方法：尝试非线性建模，例如引入多项式项或者对自变量进行转换（如对数转换等）。

自变量与因变量之间存在遗漏变量的影响

• 解决方法：引入遗漏变量或者使用工具变量等方法来解决遗漏变量的影响。

模型中存在异方差性

• 解决方法：引入异方差性修正方法，如稳健标准误、加权最小二乘等。

模型中存在多重共线性

• 解决方法：进行变量选择、引入惩罚项（如 Lasso、Ridge 回归等）或者使用主成分分析等方法。

下面给出对应的 Stata 代码：

* 1. 增大样本量：可以使用命令 xtset 对时间变量进行设定，进而扩展时间跨度
xtset id time
* 2. 非线性建模：引入多项式项
regress y x x2 x3
* 2. 非线性建模：对自变量进行对数转换
gen ln_x = ln(x)
regress y ln_x
* 3. 解决遗漏变量的影响：引入遗漏变量
regress y x1 x2 x3 z1 z2 z3
* 3. 解决遗漏变量的影响：使用工具变量
ivregress 2sls y (x1 = z1 z2 z3) x2 x3
* 4. 稳健标准误：
regress y x1 x2 x3, robust
* 5. 主成分分析：
pca x1 x2 x3
predict pc1-pc3
regress y pc1 pc2 pc3

以上是常见情况的处理方法，但具体情况具体分析，可能需要根据具体问题进行调整。

虽然给出的代码大多较为简单，但 ChatGPT 能够为我们打开思路，此时再根据相应的储备知识，我们能快速找到改变回归结果显著性的新方法。

此外，我们常常需要在不同的论文中进行相同的操作，而每次改变一段相同命令的具体细节很浪费时间。我们可以借助 ChatGPT 编写一个小程序，提出具体的要求（需要注意的是，ChatGPT 只是基于网络资料进行筛选再给出最可能答案，目前仍无法完全替代人类进行复杂代码编写，因此有时候得到的结果是漏洞百出的，还需要我们仔细甄别）。

提问：请编写一个 Stata 命令，要求 Stata 17 版本，可以实现对变量取对数，并根据指定的虚拟变量进行分组回归。

回答：以下是一个可以实现您要求的 Stata 命令，该命令可以将指定的变量取对数，并根据指定的虚拟变量进行分组回归：

capture program drop logreg
program define logreg
	version 17
	syntax varlist(min=1 numeric) [if] [in], Groupvar(string)
	
	quietly {
		// 生成对数变量
		foreach var of varlist `varlist' {
			gen ln_`var' = ln(`var')
		}
		
		// 进行分组回归
		quietly bysort `Groupvar': ///
			regress ln_`varlist' ///
			if !missing(ln_`varlist') ///
			`if' `in'
	}
end

使用方式示例：

// 对变量 A 和 B 取对数，根据变量 Group 进行分组回归
logreg A B, Groupvar(Group)

// 在限定条件下，对变量 A 取对数，根据变量 Group 进行分组回归
logreg A, Groupvar(Group) if year==2022

在使用时，需要替换 varlist 和 Groupvar 为实际的变量名和分组变量名。同时，可以根据需要指定 if 和in 条件。

5. 结语

虽然 ChatGPT 对于我们学习与使用 Stata 具有非常大的帮助，但其缺陷同样明显，一方面，更具体与深入的使用 Stata 仍需我们回到现实，通过书籍与平台进行学习。另一方面，ChatGPT 可能给出完全错误的答案，需要我们甄别，尤其是绘图方面。在撰写本推文时，我个人通过数十次与 ChatGPT 的对话发现，ChatGPT 在 Stata 绘图方面的解答几乎是全错的，稍微复杂的要求都将致使命令错误。因此，我们需要找到合理与高效的方法来帮助使用 Stata，本推文给出了数个例子。