sysuse auto,clear

tabulate foreign

對變量的取值以頻率表方式進行列示

summarize foreign

對變量進行描述性統(tǒng)計：最小值=0，最大值=1，滿足了0 & 1變量的分類

變量展示的值并非0或1: 因為對于該變量執(zhí)行了label標簽命令

*method 1: if?

gen dummy1 = 0 if !missing(foreign)

對于全部不缺失foreign這一變量數(shù)值的樣本，新建一個虛擬變量dummy1，且取值為0

replace dummy1 = 1 if foreign == 1 & !missing(foreign)

對于其中foreign 取值為 1的樣本，替代虛擬變量的值為1

*method 2：cond

gen dummy2 = cond(foreign == 1, 1,0)

replace dummy2 = . if foreign == .

若foreign == 1，dummy2=1，否則dummy2=0

若 foreign 為缺失值，則設置dummy2=缺失

局限性：若變量的取值有多個，手動添加若干個虛擬變量很麻煩

*method 3：tab （tabulate的簡寫）

tab make , gen(car_)

根據(jù)make這一變量取值的不同，生成若干個虛擬變量car_1, car_2, car_3 ….

有多少種不同的取值，就會生成多少個虛擬變量

reg price mpg trunk car_*

當進行回歸分析時，也不需要將全部虛擬變量手動輸入，直接利用*作為通配符

reg price mpg trunk i.mpg

不將虛擬變量生成為新變量，直接在回歸分析中加入mpg取值對應的虛擬變量

但這種方法僅適用于數(shù)值型，對于字符串型（如make變量）會報錯：string variables may not be used as factor variables

egen make_group = group(make)

reg price mpg trunk i.make_group

group函數(shù)根據(jù)字符串變量取值的不同生成一一對應的數(shù)值

這一方法使字符串變量在不生成新變量的情況下，在回歸分析中加入該變量取值對應的虛擬變量