Stata中的数值型

本文作者：余术玲

文字编辑：李钊颖

技术总编：李朋冲

最近，小编从CSMAR数据库上下载了一些财务报表，把它导入到Stata以后，发现，由于科学计数法的问题，数据的精度有所变化，该怎么去处理这些问题呢？

这涉及到Stata中的数值型转换问题。在初学Stata时，需要经常区分变量的类型。与一些统计程序包不同的是，Stata支持大量的变量类型。Stata通常把变量划分为三类：数值型，字符型和日期型。今天小编将结合format为大家详细介绍Stata中的数值型。

一．Stata中的数值型

1. 1 Stata中的数值型概念

Stata中的数值型变量用0,1,2…9和小数点“.”与+、-（正负号）来表示，另外还有科学计数法表示的数据，如5.2718E+10，意思是5.2718*10¹⁰，5.2e-2表示5.2*10^-2。

数值型变量按其精度区分，有5种类型：

byte表示占1个字节，介于-127和100之间的整数；

int表示占2个字节，介于-32,767与32,740之间的整数；

long表示占4个字节，介于-2,147,483,647和2,147,483,620之间的整数；

float存储的变量的字节数也是4位；double存储的变量的字节数是8位。

几种数值类型的取值范围和字节大小如下表所示：

当运算精度要求很高的时候，需要将变量设置成浮点型(float)或双精度型(double)。需要注意的是，1和1.0000的精度是不同的，前者在(0.5,1.5)区间内近似，而后者在(0.99995,1.00005)区间内近似。若多次运算反复取四舍五入，精度较低时，将使计算误差迅速变大。然而，精度提高时，占用的内存资源也对应增多。 

1.2 结合数据介绍数值型

在Stata中生成一个新变量，观测值取数值，这个观测值默认类型是浮点型。如下程序：

clear all
set obs 1
gen a = 99 //生成一个新变量a，取值为99
describe //描述数据集的属性信息

观察显示结果，a的storage type显示为float型。

compress命令可以尽可能地减少数据的占用空间，有时候会改变数值类型，但是compress命令是在不损害信息的基础上压缩。如下程序：

compress //在不损害信息的基础上压缩，使数据占用空间尽可能小
describe

变量a由float型变成了byte型，byte型的范围是(-127，100)，观测值99在byte范围内，储存空间只占一个字节。

当变量超出byte的范围时会自动转为int型：

replace a = 101
describe

观察显示结果，a由byte型变成了int型，因为101超出了byte型的范围，自动升为int型。

同理，当a取值超出int型范围时，会自动转换为long型。如下程序：

replace a = 32741
describe

a由int型变成long型，因为32741超出了int型的范围，自动升为long型。

二．数据显示格式：format

format只控制数据的显示格式，并不改变内存中数据的大小。通常的格式是f格式，也叫固定格式；e格式，指数格式（科学计数法），用于非常大或非常小的数字；g格式，也叫一般格式（数据的转换）。Stata会自动选择f格式或e格式，以达到更好的效果。下面结合具体的数据，介绍数值型变量的显示格式。

2.1%#w.#df格式

%#w.#df这个格式是我们经常遇到的数值型变量格式，%为固定用法。在Stata中，数值和字符串的格式默认都是右对齐的，想要左对齐，在%后加一个负号即可。我们通过一个例子来介绍，首先生成10个数，程序及结果如下：

clear
input v1
0.0012345
0.0123456
0.1234567
1.2345678
12.3456789
123.456789
1234.5678
12345.1234
123456.78
1234567.89
end
gen v2 = v1
gen v3 = v1
gen v4 = v1
gen v5 = -v1
format %4.3f v2
format %8.3f v3
format %-09.3f v4
format %8.3f v5
list v1 v2 v3 v4 v5

生成数据的默认格式是%9.0g，通过对比，我们可以清楚地看出，在%#w.#df格式中，#w表示字节长度，#d表示保留几位小数，这里需要注意以下几点：

第一，对比v2和v3我们发现两个输出数据一模一样，然而一个格式是%4.3f，另一个格式是%8.3f，这是为什么呢？原来在%#w.#df格式中，当字节长度#w小于8时，默认把8当作字节长度。

第二，从上图我们可以发现v3的第8，9，10行都是%#w.#de格式，这是因为，如果数值的长度超过设置的#w，则会显示科学记数法格式。

第三，对比v3和v5，都是%8.3f格式，第7行v3是1234.568，v5是-1.2 e+03，说明负号也会占一个字节长度。

第四，由于v4变量显示格式为format %-09.3f ，加了一个负号，所以由默认的右对齐变成了左对齐，并且如果位数不够，还会在数字前面补零。

第五，在类似%#w.#df格式中，#w一定得大于#d，要不然会报错。

2.2%#w.#dg格式

初学者会对%#w.#df和%#w.#dg两个格式傻傻分不清。这些都不是问题，小编带大家一睹其庐山真面目。键入以下命令：

format %7.0g v2
format %9.2g v3
format %9.6g v4
format %9.0g v5
list v1 v2 v3 v4 v5

运行结果如下：

对于%#w.#dg格式，#w代表字节长度为#w，#d表示保留#d个有效数字。如果#d等于0，则显示最大字节长度为#w的格式。如果#d不等于0，则显示#d个有效数字。#d针对的是小数，所以#d小于整数的位数时，整数部分都会显示出来。

这里值得注意的是，在%#w.#dg格式中，会给符号留一个字节位置，所以对v5的前九行显示了七个数字，一个小数点和一个负号，正好等于最大字节长度——九个字节长度，第十行显示了一个空格，一个负号和七个数字，也是九个字节长度。另外，对于v1的前三行，小数点左边其实是0，也占了一个字节，所以v1的前三行显示了八个数字，一个小数点，等于最大字节长度9。

2.3%#w.#dgc和%#w.#dfc格式

其中的c为comma的意思，表示对整数部分，每三位数间用逗号隔开。敲入以下程序：

format %12.2fc v2
format %12.0gc v3
list v1 v2 v3

结果：

以%#w.#dfc格式为例，%#w.#dfc格式和%#w.#df格式的区别在于多相应数量的千分符。从上图中，我们可以清楚看出，v2、v3的第10行数字多了两个千分符。

三．结合数据解决精度问题

在文章开头，小编提到把Excel表格导入到Stata中，由于科学计数法的问题，会导致数据有所变化（精度问题），这时可以通过数据显示格式来解决。小编从国泰安上面下载整理了万科在2016年第2、3季度的利润表数据，原始数据如下截图：

clear all
import excel using 万科2016年2-3季度利润表.xls  //导入万科2016年第2-3季度利润表.xls
br

导入之后：

对比发现，导入后的数据和原始数据精度不一样。原始数据D变量的第一个观测值是117054800129.06，导入到Stata中变成了1.171*10¹¹。在研究中如果解决不好数据的精度问题，会导致误差增大，原始数据每一个观测值都是小数点后保留两位小数，所以我们需要用format来重新调整导入到Stata中的数据，增大D变量显示的字节长度，可以使得数据完全显示，同时小数点后保留两位小数。程序如下：

format D %20.2f  //用format显示D变量的格式，字节长度为20，小数点后保留两位小数。

以科学计数法表示的较大整数，输入到Stata中后，通过format来调整Stata中数值字节长度，使数据显示和原始一样。

以上就是小编为大家介绍的Stata中的数值型与数据显示格式format，希望对大家有所帮助。

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