Stata：runby - 一切皆可分组计算！

作者：黄河泉 | 连玉君 (知乎 | 简书 | 码云)

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背景： 在 Stata 提供了一个高效实用的副指令 —— byable，可以让我快捷地计算分组统计量，如各行业的均值、标准差等。例如， byindustry:egen invest_mean=mean(invest)，可以快速计算出每个行业的平均投资支出。然而，并不是所有的 generate 或 egen 命令提供的函数都支持 byable 副指令。此时，我们如何计算分组统计量呢？一个粗暴的方法就是使用 forvalues 或 foreach 等循环语句。其实，还有更为简洁的方法 —— 使用外部命令 runby !

1. runby 的运行原理

其本质仍然是使用 forvalues 或 foreach 等循环语句执行分组计算。但便利之处在于我们无需自行书写完整的循环语句，只需提供核心计算公式即可。因此，我们只需使用 program define 语句定义一个简单的小程序，然后内嵌到 runby 语句之中即可。

2. 使用过程释义

• 目的： 对每家公司的投资支出进行标准化。公式为 std_x=[x-mean(x)]/sd(x)。

• 难点： 虽然可以使用 egen 命令提供的 std() 函数实现标准化转换，但却不支持 byable。

• 解决方法：

• Step 1： 定义一个小程序，用于执行标准化转换：

1. program define one_std    

2.  egen invest_std = std(invest)

3. end

程序的调用方法： (1) 如果这个程序只是偶尔用一下，可以在 dofile 中撰写上述程序，选中后按快捷键 Ctrl+R，将该程序读入 Stata 内存，随后就可以像使用一般的 Stata 命令那样使用 one_std 命令了。(2) 如果这个程序在日后会经常使用，则可以将其单独存放在一个 dofile 中，保存为 “onestd.ado” (注意：后缀是 .ado，文件的与程序名称同名)，将其保存到 D:\stata15\ado\personal\myado 文件夹下(如果没有，可以执行创建)，进而执行 adopath+D:\stata15\ado\personal\myado，告知 Stata：我在这里还存放了一些可执行的自编程序！设定完后，我们自行定义的 onestd 程序就是一个能够被 Stata 识别的合法程序了。

• Step 2： 运行 runby 命令，执行分组计算： runby 是外部命令，可以执行如下命令安装之：

1. ssc install runby, replace

然后，就可以愉快滴进行分组计算了：

1. runby one_std, by(company)

3. 完整Stata 范例

1. *-定义程序

2. capture program drop one_std

3. program define one_std    

4.  egen invest_std = std(invest)

5. end

6. *-Note：选中上述程序，按快捷键 Ctrl+R 将其读入内存

7. *-调入数据

8. . webuse "grunfeld.dta", clear

9. *-分组计算

10. . runby one_std, by(company)

11. *-列示结果

12. . list company year invest* if year<1938, sepby(company)

13.  +--------------------------------------+

14.  | company   year   invest   invest_std |

15.  |--------------------------------------|

16.  |       1   1935    317.6   -.93812598 |

17.  |       1   1936    391.8   -.69844231 |

18.  |       1   1937    410.6   -.63771376 |

19.  |--------------------------------------|

20.  |       2   1935    209.9    -1.599489 |

21.  |       2   1936    355.3   -.43999411 |

22.  |       2   1937    469.9    .47388569 |

23.  |--------------------------------------|

24.  |       3   1935     33.1   -1.4241168 |

25.  |       3   1936       45   -1.1791827 |

26.  |       3   1937     77.2    -.5164199 |

27.  |--------------------------------------|

28.  |       4   1935    40.29   -1.0727421 |

29.  |       4   1936    72.76   -.31277531 |

30.  |       4   1937    66.26   -.46490908 |

31.  |--------------------------------------|

32.  |       5   1935    39.68   -1.4586008 |

33.  |       5   1936    50.73   -.73004219 |

34.  |       5   1937    74.24    .82004045 |

35.  |--------------------------------------|

36.  |       6   1935    20.36   -1.0029697 |

37.  |       6   1936    25.98   -.84215578 |

38.  |       6   1937    25.94   -.84330034 |

39.  |--------------------------------------|

40.  |       7   1935    24.43   -1.2647902 |

41.  |       7   1936    23.21   -1.3313998 |

42.  |       7   1937    32.78   -.80889688 |

43.  |--------------------------------------|

44.  |       8   1935    12.93   -1.5678286 |

45.  |       8   1936     25.9   -.88913306 |

46.  |       8   1937    35.05    -.4103309 |

47.  |--------------------------------------|

48.  |       9   1935    26.63   -1.0253897 |

49.  |       9   1936    23.39   -1.2431145 |

50.  |       9   1937    30.65   -.75524966 |

51.  |--------------------------------------|

52.  |      10   1935     2.54   -.31681649 |

53.  |      10   1936        2   -.63101462 |

54.  |      10   1937     2.19   -.52046338 |

55.  +--------------------------------------+

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