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In diesem Datensatz sind alle Variablen numerisch und die Variablen female und ses fehlende Werte. Die nicht fehlenden Werte für variables Weibchen sind 0 (für männlich) und 1 (für weiblich). Die nicht fehlenden Werte für die Variable ses sind 0 (niedrig), 1 (med) und 2 (hoch). Die restlichen Werte gelten als fehlende Werte. Lets sagen, dass wir -999 in eine Kategorie, -99 in einen anderen und den Rest der fehlenden Werte in eine dritte Kategorie für alle Variablen. Methode 1: Verwenden von Befehl Ersetzen Wir können fehlende Werte manuell durch ".a für -999," b für -99 und. c für den Rest der fehlenden Werte ersetzen. Zum Beispiel für variable weibliche. Können wir Folgendes tun: Der obige Codebuchbefehl zeigt, dass die Variable weiblich drei Arten von fehlenden Werten und 4 fehlenden Werten hat. Methode 2: Verwenden von Befehl mvdecode Methode 1 möglicherweise nicht die beste Art, fehlende Werte in verschiedene Kategorien umzukodieren. Für eine Sache, müssen wir es tun, eine Variable zu einer Zeit. Statas mvdecode Befehl kommt praktisch für uns. Noch besser können wir mit dem Schlüsselwort alle auf alle Variablen im Datensatz verweisen. Gehen von fehlenden Wertcodes zu numerischen Werten Das andere Problem, das wir hier behandeln, ist, wie man fehlende Wertcodes wieder in numerische Werte umwandelt. Das Kommando mvencode ist mit dem Befehl mvdecode gekoppelt, den wir oben besprochen haben und der hier zu verwenden ist. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Anerkennung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt von der University of California interpretiert werden. Data Reed Site Navigation Fehlende Daten in Stata Hinweis: Wenn Sie mit fehlenden Daten arbeiten, müssen Sie berücksichtigen Warum diese Daten fehlen. In Vermessungsdaten können fehlende Werte bedeuten, dass der Gutachter nicht die Frage gestellt hat, dass der Befragte die Frage nicht beantwortet hat oder dass die Daten wirklich fehlen. (Einige Datensätze haben diese drei Fälle, die anders kodiert werden, können sie zusammenklappen.) Überprüfen Sie Ihr metadatacodebook, um sicherzustellen, dass Sie wissen, was Sie mit arbeiten.) Für numerische Daten beachten Sie, dass fehlende Daten nicht die gleichen sind wie ein Wert von Null. (Das mag offensichtlich sein, aber ich habe viele Schüler gelassen, die nicht so ehrlich sagen, dass wir nur jene mit Nullen ersetzen können.) Nehmt dies im Zusammenhang mit der Gasmeilenzahl. MPG 0 ist sehr verschieden von MPG Im nicht sicher. Unterschiedliche statische Software-Code fehlende Daten unterschiedlich. In Stata, wenn Ihre Variable numerisch ist und Sie Daten fehlen, werden Sie sehen. Zeitraum in Ihrem Datensatz. Wenn Sie mit String-Variablen arbeiten, erscheinen die Daten als 160 160 160 leer. Fehlende Datenwerte beeinflussen, wie Stata Ihre Daten verarbeitet. Einige allgemeine Verfahren sind für andere unten, überprüfen Sie die Stata-Dokumentation. Zusammenfassen - verwendet nur nicht fehlende Werte Tabulieren - fehlende Werte werden standardmäßig ausgeschlossen fehlende Option auf der Registerkarte, um fehlende Werte einzufügen. Korrelationen, die standardmäßig auf Paare mit nicht fehlenden Daten berechnet werden (paarweises Löschen von fehlenden Daten), verwenden Sie pwcorr für das löschbare Löschen von fehlenden Daten. Regression - wenn eine Beobachtung fehlenden Daten für eine Variable im Regressionsmodell fehlt, wird diese Objektivation von der Regression ausgeschlossen (lückenloses Löschen von fehlenden Daten) Auf der Suche nach fehlenden Werten Wenn Sie Daten in Stata laden, sehen Sie wahrscheinlich deskriptive Statistiken oder einige Andere Daten zusammenfassen. Der Befehl fasst zusammen, wie viele fehlende Werte Sie haben. Zusätzliche Ressourcen, die Sie verwenden können, um fehlende Werte zu untersuchen, sind die Pakete mdesc, mvpatters und misschk. Diese Pakete kommen nicht mit Stata, können aber heruntergeladen werden, indem Sie findit mdesc in der Befehlszeile von Stata eingeben. (Mehr zu findit and installing packages) Löschen fehlender Daten Verwenden Sie das Statas drop-Kommando, kombiniert mit einer logischen Bedingungsanweisung, um fehlende Werte zu löschen. Beispiele: Drop-Fälle fehlende Zeichenfolgendaten (für variable importantstringvariable) drop falls importantvariable 160 Dropfälle fehlen numerische Daten160 (für variable importantnumericvariable) drop falls importantvariable. Drop Fälle fehlende Daten (string160 oder numerisch, für variable importanteitherkindvariable) drop falls fehlen (importanteitherkindofvariable) 160 Sie können auch fehlende Werte umkehren oder ersetzen, siehe unten für weitere Details zu diesen Operationen. Fehlende Werte: Einige relevante Unterlagen
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