Commands

Analysis

`anova`

`anova var-name var-list [if] [, options]`

Description

Analyse av varians og kovarians. Gjelder variansanalyse- (ANOVA) og kovariansanalyse- (ANCOVA) modeller for balanserte og ubalanserte design. Det er påkrevd med en variabelliste der den første variablen er kontinuerlig. I anovaanalyse skal de uavhengige variablene være faktorvariabler, mens ancova-analyse inkluderer en metrisk variabel

Options

noconstant -Undertrykker modellens konstantledd (der linja krysser y-aksen)

Examples

Example

anova inntekt kjønn utdanning

Toveis faktoriell anovaanalyse av inntekt over kjønn og utdanning

Example

anova inntekt kjønn utdanning kjønn#utdanning

Toveis faktoriell anovaanalyse av inntekt over kjønn og utdanning med interaksjonsledd

Example

anova inntekt kjønn##utdanning

Toveis faktoriell anovaanalyse av inntekt over kjønn og utdanning med interaksjonsledd

Example

anova inntekt kjønn utdanning if kjønn == 'kvinne'

Toveis faktoriell anovaanalyse med modifiserende utrykk

`ci`

`ci var-list [, options]`

Description

Viser konfidensintervaller og standardfeil for hver enkelt variabel i variabellisten

Options

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent for konfidensintervallene. Standarden er 95, altså 95%

Examples

Example

ci inntekt2004

Viser konfidensintervaller (standardnivå: 95%) og standardfeil for variabelen inntekt2004

Example

ci inntekt2004 inntekt2003, level(90)

Viser konfidensintervaller sett til 90% og standardfeil for variablene inntekt2004 og inntekt2003

`correlate`

`correlate [var-list] [if] [, options]`

Description

Viser korrelasjosmatrisen for de inkluderte variablene. Dersom en skriver correlate uten variabelliste, vises korrelasjonsmål for alle variablene i datasettet. Dette gjelder også ved bruk av options-alternativene

Options

covariance -Vis kovariansen for de forskjellige variablene istedet for korrelasjonsverdiene

pairwise -Manglende verdier blir slettet parvis istedetfor standardmåten (listevis sletting)

obs -Matrisen inkluderer antall observasjoner som har blitt brukt til å kalkulere hver korrelasjonskoeffisient

sig -Viser signifikansverdien til hver gruppe

Examples

Example

correlate kjonn alder inntekt

Treveis korrelasjonsmatrise

Example

correlate alder inntekt if kjonn == 'kvinne'

Toveis korrelasjonsmatrise med modifiserende utrykk

`normaltest`

`normaltest [var-list] [if]`

Description

Normaltest-kommandoen kjører et utvalg tester for normalfordeling for valgte variabler, eller hele datasett dersom ingen variabler er oppgitt. For hver test er måltall og p-verdi oppgitt.

Testene som kjøres er skewness, kurtosis, s-k (ikke justert), Jarque-Bera og Shapiro-Wilk

Examples

Example

normaltest var1 var2

Kjører testene på var1 og var2

Example

normaltest

Kjører testene på alle variabler i datasettet

`transitions-panel`

`transitions-panel var-name [var-list] [if]`

Description

Viser to-veis frekvens/sannsynlighet for overganger mellom alle kombinasjoner av kategoriske verdier over tid (overgangssannsynligheter), for en gitt variabel. Forspalten representerer utgangsverdiene, mens tabellhodet representerer overgangsverdien. Spesifiseres flere variabler, vises toveis overgangstabeller for hver variabel i respektive tabeller.

Overganger representeres som standard gjennom frekvenser og prosenter (rekkevis). Overganger enten fra eller til manglende verdi (sysmiss) holdes utenfor tabuleringen. Overgangsratene gjelder alle overganger fra ett tidspunkt til et annet, målt over alle måletidspunkter. Kommandoen er kompatibel med kategoriske variabler

Examples

Example

transitions-panel var1 var2

Viser overgangssannsynligheter for to variabler (i separate tabeller)

Bindings

`let`

`let name = expression`

Description

Skaper ny binding. Denne blir definert ved et uttrykk etter =. En binding lagrer en konkret verdi i motsetning til variabler som lagrer en mengde data. Bindinger defineres i klienten og har ingen sammenheng med de konfidensielle verdiene i variablene. De er ment til å representere repetitive informasjon som en dato, årstall eller lignende.

Du kan derfor se den lagrede verdien av bindingene når du kjører let-kommandoen, i sidepanelet, eller ved å klikke på verdiene etter at de er generert. Bindinger kan lagre et tall, en streng, eller et navn og skiller seg fra variabler ved at man refererer til de med et $ foran navnet på bindingen.

Bindinger kan også genereres og evalueres på samme sted ved å bruke et bindings-uttrykk. Dette er et uttrykk inne i en blokk omringet av $(...). Ved å bruke et slik uttrykk kan du slippe å definere en binding i en egen kommando som skal kun brukes èn gang. Merk at at koden blir mer kompleks ved å bruke disse uttrykkene - om en binding gjentas flere ganger er det anbefalt å gi den et eget navn via let.

På samme måte som at variabler har et sett med funksjoner som kan operere på de, har bindinger et sett med prosedyrer som kan brukes. Se help-procedure for mer informasjon om disse.

Examples

Example

let årstall = '2011-11-12'

Genererer en binding til årstall med årstallet 2011-11-12 i en streng

Example

let årstall = date_fmt(2011, 11, 12)

Genererer en binding til årstall ved hjelp av prosedyren date_fmt

Example

let siv = sivstand_ ++ $år

Genererer en binding til navnet siv. Om f.eks den eksisterende bindingen år har verdien 12, blir $siv = sivstand_12

Example

import fdb/SIVSTANDFDT_SIVSTAND $årstall as $siv

Importerer variabelen SIVSTANDFDT_SIVSTAND ved å bruke årstallet lagret i årstall og navnet lagret i $siv. Dette er ekvivalent med å kjøre import fdb/SIVSTANDFDT_SIVSTAND 2011-11-12 as sivstand_12

Example

import fdb/SIVSTANDFDT_SIVSTAND date_fmt(2011, 11, 12) as sivstand_ ++ $år

Importerer variabelen SIVSTANDFDT_SIVSTAND med å bruke verdier generert i bindings-uttrykk. Dette uttrykket er ekvivalent med det over. Når datoer forventes kan man gi inn en prosedyre direkte for å få datoverdien. Se help procedure for mer informasjon om disse. Når et nytt navn forventes kan man gi inn et uttrykk direkte. Konkatineringsoperatoren ++ slår sammen symbolet og verdien lagret i bindinen $år til verdien `sivstand_12

`for`

`for i [, j] in (iter0, iter1, ..., iterN | range-from : range-to) [, iters...] [; g in ..]`

Description

Starter en løkke over alle iterator-verdiene etter in. Dette kan enten en liste av verdier, eller et numerisk verdiområde gitt med n : m (inklusiv). Alle etterfølgende kommandoer frem til løkken er lukket med end vil bli kjørt med iteratoren bundet til den første verdien gitt, i = iter0.

Når end eksekveres vil så alle kommandoene inne i løkken bli kjørt med de etterfølgende iteratorverdiene, i = iter1, ... i = iterN. Alle bindinger som skapes inne i løkken er lokale for den løkke-iterasjonen, men variabler som skapes, eller endringer på eksisterende variabler vil være tilgjengelige etter løkken.

Itererasjon over flere verdier samtidig støttes ved en form for løkke-'comprehension'. For å iterere over tupler, tripler. osv av verdier oppgis et sett med flere iteratorer separert med komma før in. Like mange lister med verdier, eller verdiområder, også separert av komma, må oppgis etter in.

Nøstede løkker oppnås med å følge løkken med en ; og så et nytt sett med iteratorer og verdier. Den siste løkken vil så kjøres for hver av de forestående iteasjonene.

Examples

Example

for forelder in mor, far

Starter en løkke med iteratoren forelder over symbolene mor og far

Example

for år in 0 : 5

Starter en løkke på år over heltallene fra 0 til og med 5

Example

for år, verdi in 0 : 2, første andre tredje

Starter en løkke på år og verdi over verdiene 0 første, 1 andre og 2 tredje

Example

for år, verdi in 0 : 2, første andre tredje; sted in 'indre' 'ytre'

Starter en løkke på år, verdi og sted over verdiene 0 første indre, 1 andre indre, 2 tredje indre, 0 første ytre, 1 andre ytre og 2 tredje ytre

`end`

Description

Avslutter løkken og kjører kommandoene i løkken for de resterende iteasjonene. Se help for.

Dataset

`require`

`reshape-from-panel`

Description

Kommandoen endrer datastrukturen fra panel-/long-format til wide-format der opplysningene struktureres horisontalt på variabelnivå med én record per enhet.

Datasett med panel-/long-format lages enten gjennom kommandoen import-panel eller reshape-to-panel. Alle variabler i datasettet du står i restruktureres til wide-format etter at kommandoen er kjørt. Variablene får suffiks basert på undernivået gitt ved variabelen date@panel.

`reshape-to-panel`

`reshape-to-panel variable-prefixes`

Description

Datasett som er laget ved bruk av import-kommandoen er av typen 'wide' (opplysninger om hver enhet struktureres på variabelnivå). Kommandoen endrer datastrukturen slik at den blir på panel-/long-format, og opplysninger om hver enhet struktureres da vertikalt på observasjons-/record-nivå.

Kommandoen tar et sett med prefiks til eksisterende variabler. Disse bestemmer hvilke variabler som omgjøres til panelvariabler i det nye formatet og suffiksene til hver variabel bestemmer innholdet i datokolonnen (typisk brukes alle bokstaver frem til siffer/suffiks som angir årstall, dato, nummer eller liknende). Kun sifre og spesialtegn som ikke er bokstaver godtas som suffiks. Øvrige variabler i datasettet regnes som faste opplysninger og repeteres for alle observasjoner per enhet i det nye panel-datasettet

Examples

Example

reshape-to-panel sivilstand kommune

Gjør om datasettet til long-format med de to variablene sivilstand og kommune. Det opprinnelige datasettet har variablene sivilstand19, sivilstand20, sivilstand21, kommune19, kommune20 og kommune21. Opplysningene legges da nedover med tre observasjoner per enhet, sortert i stigende rekkefølge etter suffiks-sifrene 19, 20 og 21. Hjelpevariabelen panel@date opprettes automatisk, og inneholder suffiks-verdiene 19, 20 og 21.

Example

reshape-to-panel arbeidstid heltid_deltid

Gjør om datasettet til long_format med de to variablene arbeidstid og heltid_deltid. Det opprinnelige datasettet har variablene arbeidstid2021_01_01, arbeidstid2021_02_01, arbeidstid2021_03_01, heltid_deltid2021_01_01, heltid_deltid2021_02_01 og heltid_deltid2021_03_01. Opplysningene legges da nedover med tre observasjoner per enhet, sortert i stigende rekkefølge etter ISO-datoene 2021_01_01, 2021_02_01 og 2021_03_01.

Facilitation

`import`

`import register-var [time] [as name] [, options]`

Description

Skaper en ny tverrsnittsvariabel i det gjeldende datasettet basert på en registervariabel i en tilkoblet datakilde med et spesifisert måletidspunkt. Dersom ingen datasett eksisterer, må man opprette et først. Dersom et nytt navn ikke spesifiseres får variabelen et standardnavn. Merk at dato skal utelates for konstante variabler.

Se kommandoen create-dataset for å opprette datasett og require for å koble til datakilder

Options

values() -Liste av verdier som spesifiserer det ønskede utvalget. Kan kun brukes på diskrete variabler

outer_join -Spesifiser at 'outer join' skal brukes ved import av datasettet.

Dette vil inkludere rader fra både det eksisterende datasettet, samt alle rader fra datasettet til variabelen som importeres. Altså gjøres en (full) outer join. Dette er i motsetning til en vanlig import som fungerer på (outer) left join prinsippet. Det vil si at alle radene i det eksisterende datasettet og kun radene til import-variabelen som eksisterer i dette vil bli importert.

Examples

Example

import fd/F_REHAB_INNV_GRAD 2011-11-12 as rehab2011

Tverrsnittsvariabelen rehab2011 blir skapt fra registervariabelen fd/F_REHAB_INNV_GRAD, med måletidspunkt 12. november 2011 og lagt til i det gjeldende datasettet

Example

import fd/INNTEKT_WLONN 2011-11-12

En tverrsnittsvariabel blir skapt fra registervariabelen fd/INNTEKT_WLONN, med måletidspunkt 12. november 2011 og lagt til i det gjeldende datasettet. Siden navn ikke er spesifisert får den et standardnavn basert på registervariabelnavnet

Example

import fd/BEFOLKNING_FOEDSELS_AAR_MND as fødselsdato

En tverrsnittsvariabel med fast opplysning blir skapt fra registervariabelen fd/BEFOLKNING_FOEDSELS_AAR_MND og lagt til i det gjeldende datasettet. Siden fd/BEFOLKNING_FOEDSELS_AAR_MND er en konstant variabel skal man ikke oppgi noe måletidspunkt

`import-event`

`import-event register-var time to time [as name] [, options]`

Description

Skaper en ny hendelsesvariabel/forløpsvariabel i det gjeldende datasettet basert på en registervariabel i en tilkoblet datakilde i det spesifiserte tidsrommet. Dersom et nytt navn ikke spesifiseres får variabelen et standardnavn.

Dersom ingen datasett eksisterer, må man opprette et først. Hendelsesvariabler/forløpsvariabler kan ikke importeres inn i et datasett med tverrsnittsdata (og vice versa). Det er heller ikke mulig å importere flere hendelsesvariabler/forløpsvariabler inn i ett og samme datasett (en må da opprette et eget datasett for hver variabel).

Se kommandoen create-dataset for å opprette datasett og require for å koble til datakilder

Options

values() -Liste av verdier som spesifiserer det ønskede utvalget. Kan kun brukes på diskrete variabler

Examples

Example

import-event fd/F_REHAB_INNV_GRAD 2011-11-12 to 2012-11-12 as rehab2011to2012

Forløpsvariablelen rehab2011to2012 blir skapt fra registervariabelen fd/F_REHAB_INNV_GRAD for perioden 12. november 2011 til 12. november 2012 og lagt til i det gjeldende datasettet

`import-panel`

`import-panel register-var [register-var-list] time [time ...]`

Description

Importerer de valgte variablene i 'langt' format med repeterte enheter fra variabler i en tilkoblet datakilde. Dette muliggjør analyse via panelmetoder. Kan kun brukes i et tomt datasett.

Se kommandoen create-dataset for å opprette datasett og require for å koble til datakilder

Examples

Example

import-panel ds/BEFOLKNING_KJONN ds/INNTEKT_WLONN 2001-01-01 2002-02-02 2003-01-01

Importerer to variabler på tre tidspunkt

`generate`

`generate name = expression [if]`

Description

Skaper ny variabel. Denne blir definert ved et uttrykk etter =. Generelle aritmetiske funksjoner er støttet. Funksjonsuttrykk støttes også (oversikt over funksjoner vises ved å bruke kommandoen help-function)

Examples

Example

generate nyvariabel = inntekt/2

genererer en variabel som heter nyvariabel. Verdien for hver enhet vil være halvparten av inntekstverdien

Example

generate nyvariabel = inntekt/2 if fodear < 1985

Skaper en variabel ved navn nyvariabel der verdien for hver enhet er lik inntekten delt på to dersom de er født før 1985. Alle andre får manglende verdier

`rename`

`rename old-name new-name`

Description

Gir nye navn til eksisterende variabler

Examples

Example

rename loonn lonn

Variabelen endrer navn fra loonn til lonn. Verdiene og all annen informasjon forblir som før

`clone-variables`

`clone-variables var-name [-> new-name] [var-name [-> new-name] ...] [, options]`

Description

Lag kopier av en eller flere variabler. Kopiene kan få eksplisitte navn eller originalens navn med et prefiks og/eller et suffiks

Options

prefix() -Angi prefiks som skal brukes sammen med originalvariablenes navn til å navngi kopiene

suffix() -Bruk originalvariablenes navn og angitt suffiks til å navngi kopiene

Options

by() -Grupperingsvariabelen det aggregeres opp til

Examples

Example

collapse (mean) lønn, by(bosted)

Kollapser variabelen lønn og lager en ny variabel som viser snittverdien for lønn for hver enhet i bostedsvariablen (grupperingsvariablen).

Example

collapse (mean) lønn (min) Start@lønn (max) Stop@lønn, by(kjønn)

Aggregering av variablene lønn, Start@lønn og Stop@lønn. lønn blir skapt om til en aggregert variabel som gir snittverdien per kjønn, mens Start@lønn blir skapt om til å vise tidligste startverdi for Start@lønn. Stop@lønn blir på samme måte skapt om til å vise siste stoppverdi for Stop@lønn

Example

collapse (sum) inntekt -> familieinntekt, by(familienummer)

Aggregerer opp fra personnivå til familienivå (summerer familiemedlemmers inntekter og lager familieinntekt) og kobler familiedataene på et persondatasett. Gir også et nytt navn til den aggregerte variabelen inntekt som blir familieinntekt for å gjenspeile dette

`merge`

`merge var-list into dataset [on variable]`

Description

Kobler variabler inn i et annet datasett på samme eller lavere enhetsnivå. Den kan f.eks. brukes til å koble faste opplysninger inn i et forløpsdatasett eller til å koble aggregert informasjon på kommunenivå inn i et persondatasett med bostedskommune som koblingsvariabel

Examples

Example

merge kjønn inntekt10 into datasett1

Kobler variablene kjønn og inntekt10 inn i datasett1. Enhetsidentifikatoren i datasett1 blir brukt for kobling siden ingen koblingsvariabel er eksplisitt oppgitt

Example

merge antallinnbyggere into persondatasett on bostedskommune16

Kobler en aggregert variabel (antall innbyggere aggregert til kommunenivå) inn som en kontekstuell variabel i et persondatasett. Koblingsvariablen er bostedskommune16

`recode`

`recode var-list (rule) [(rule)...] [if] [, options]`

Description

Endrer verdiene til en eller flere variabler i henhold til et sett med regler. Verdier som ikke berøres av noen regler forblir uendret. De opprinnelige variablene overskrives. En regel består av en venstreside og en høyreside separert av =. Regler omkoder enten et sett med tallverdier, eller et sett med strenger.

Venstresiden spesifiserer verdier som skal omkodes og er enten en liste av diskrete verdier og/eller lukkede intervaller; eller en av kodene missing, nonmissing eller * der sistnevnte betyr enhver verdi. Intervaller kan kun benyttes for omkoding av tallverdier. Her kan også også verdiene min og max brukes for den hhv. minste og største koden i kodelisten.

Høyresiden spesifiserer erstatterverdien. Reglene kjøres i den rekkefølgen de er oppgitt. Verdier som allerede er omkodet påvirkes ikke av påfølgende regler. Regler som følger etter en med venstreside lik * får dermed ingen virkning.

Options

prefix() -Oppretter ny(e) variabel/-ler med de omkodete verdier, som tar originalnavnet med det spesifiserte prefikset foran

generate() -Oppretter ny(e) variabel/-ler med de omkodete verdier, som tar de(t) spesifiserte navn

Examples

Example

recode var1 (1 2 3 = 0)

Endrer verdiene 1, 2 og 3 til 0 i variabelen var1.

Example

recode var1 var2 ('1' '2' '3' = '0') ('4' = '1')

Endrer verdiene '1', '2', '3' til '0' og verdien '4' til '1' i variablene var1 og var2 av alfanumerisk datatype.

Example

recode var1 var2 (1/7 = 0)

Endrer verdiene fra 1 til 7 til 0 i variablene var1 og var2. Dette er kun mulig for omkoding av tall.

Example

recode var1 var2 (1/7 = 0) (nonmissing = 1) (missing = 99 "vet ikke" missing)

Endrer verdiene fra 1 til 7 til 0, andre gyldige verdier til 1, samt alle missing-verdier til 99 i variablene var1 og var2. Verdien 99 får i tillegg merkelappen "vet ikke" og flagges som missing.

Example

recode var1 var2 (1/7 = 0) (* = 99)

Endrer verdiene fra 1 til 7 til 0, alle andre verdier til 99 i variablene var1 og var2

Example

recode var1 var2 (min/5 = 0) (10/max = 99)

Endrer verdiene i intervallet mellom den minste i kodelisten og 5 til 0 og verdiene i intervallet mellom 10 og den største koden til 99 i variablene var1 og var2.

Example

recode var1 var2 (1/7 = 0), prefix('new_')

Oppretter variablene new_var1 og new_var2 som inneholder omkodete verdier fra hhv. var1 og var2.

Example

recode regstat ('3' '5' = '0' 'ikke-bosatt')

Endrer verdiene '3' og '5' til '0' for variabelen regstat, og lager en verdi-label med navnet 'ikke-bosatt' som knyttes til denne verdien.

`replace`

`replace var-name = expression [if]`

Description

Endrer verdier for enheter i en variabel dersom de dekkes av det definerte uttrykket. Om ikke forblir de som de var.

Generelle aritmetiske funksjoner er støttet. Funksjonsuttrykk støttes også (oversikt over funksjoner vises ved å bruke kommandoen help-function)

Examples

Example

replace inntekt = inntekt/10

Erstatter verdiene for inntekt med inntekt delt på ti.

Example

replace inntekt = inntekt/10 if kjonn==1

Som over, men kun for de enheter som har verdien 1 for kjønn

`destring`

`destring var-list [, options]`

Description

Konverterer alfanumeriske verdier til numeriske verdier. Dette kan bare gjøres for variabler med alfanumerisk dataformat. Etter at kommandoen er kjørt, vil spesifisert(e) variabel/variabler endre format til numerisk

Options

ignore() -Verdier som inneholder ikke-numeriske tegn lar seg ikke konvertere til numerisk verdi med mindre de fjernes/ignoreres gjennom denne opsjonen

prefix() -Oppretter ny(e) variabel/-ler med de omkodete verdier, som tar originalnavnet med det spesifiserte prefikset foran

force -Dersom denne opsjonen ikke brukes, vil ikke variabelen bli konvertert dersom noen av verdiene inneholder ikke-numeriske karakterer (får feilmelding)

dpcomma -Kommategn anses altså som desimaltegn i stedet for ikke-numerisk karakter

Examples

Example

destring var1

Konverterer verdiene til variabelen var1 fra alfanumerisk til numerisk format. Om noen verdier inneholder ikke-numeriske karakterer, vil operasjonen ikke gjennomføres og en får feilmelding

Example

destring var1 var2, prefix(ny)

Konverterer verdiene til variablene var1 og var2 fra alfanumerisk til numerisk format, og gir dem navnene nyvar1 og nyvar2

Example

destring var1, force

Konverterer verdiene til variabelen var1 fra alfanumerisk til numerisk format. Verdier som inneholder ikke-numeriske karakterer konverteres til missingverdi

Example

destring var1, ignore('.,-') force

Konverterer verdiene til variabelen var1 fra alfanumerisk til numerisk format. Karakterene ., , og - ignoreres. Verdier som inneholder øvrige ikke-numeriske karakterer konverteres til missingverdi

`assign-labels`

`assign-labels var-name codelist-name`

Description

Tar som parameter et variabelnavn og navn på en kodeliste definert ved hjelp av define-labels

Examples

Example

assign-labels var1 enig_uenig

Kodelisten ved navn enig_uenig kobles til variabelen var1

`define-labels`

`define-labels codelist-name value label [value label ...]`

Description

Definerer en ny, navngitt kodeliste som kan brukes av kategoriske variabler. Verdiene må være unike. Bruk av fnutter eller enkeltfnutter er valgfritt, men kreves dersom labelen inneholder spesialtegn (inkludert mellomrom). Kommategn kan uansett ikke brukes i labler.

                                 En ferdig kodeliste må knyttes til en variabel gjennom kommandoen `assign-labels` for at lablene skal kunne vises ved statistisk output

Examples

Example

define-labels kjønnlabel 1 Mann 2 Kvinne 3 Annet

Lager en kodeliste med navn kjønnlabel for verdiene 1 - 3

Example

define-labels enig_uenig A 'helt uenig' B 'litt uenig' C 'litt enig' D 'helt enig'

Lager en kodeliste med navn enig_uenig for verdiene A - D. Fnutter eller enkeltfnutter er nødvendig når etikettene inneholder mellomrom (eller spesialtegn)

`drop-labels`

`drop-labels codelist-name [codelist-name ...]`

Description

Sletter kodelistene oppgitt som parametre

Examples

Example

drop-labels codelist1 codelist2

Fjerner kodelistene codelist1 og codelist2

`list-labels`

Description

Skriver ut en liste over definerte kodelister med beskrivelser av disse. Ingen parametre

`sample`

`sample count|fraction seed`

Description

Første argument spesifiserer hvor mange observasjoner som skal beholdes. Dette kan være et heltall > 1000 eller en andel (desimaltall mellom 0 og 1). Andre argument angir en seed, der en kan bruke positive heltall >= 1.

Ved bruk av samme seed og størrelse på sample vil det tilfeldige uttrekket være det samme hver gang kommandoen kjøres. Om en ønsker et nytt tilfeldig sample av samme størrelse, må en bruke en ny seed-verdi

Examples

Example

sample 10000 342343

Beholder 10000 tilfeldige observasjoner basert på seed-verdien 342343

Example

sample 10000 351333

Beholder 10000 tilfeldige observasjoner basert på seed-verdien 351333 (et annet uttrekk)

Example

sample 0.2 422323

Beholder 20% av observasjonene i datasettet, tilfeldig trukket, basert på seed-verdien 422323

Graphics

`barchart`

`barchart (statistic) var-list [if] [, options]`

Description

Lager søylediagram som viser statistikk for de inkluderte numeriske variabler.

Opsjonene over() eller by() kan brukes til å splitte opp og vise én søyle for hver verdi gitt ved valgfrie kategorisk(e) variabel/-ler

Options

over() -En søyle per kategori i variabelen(e) gitt som parameter til over()

by() -En graf per kategori i variabelen(e) gitt som parameter til by() (gir omtrent samme figur som ved bruk av over())

stack -Stable de numeriske variablene (dersom to eller flere numeriske variabler)

Examples

Example

barchart (mean) lonn, over(bosted)

Søylediagram som viser snittverdien for den metriske variabelen lonn fordelt på den kategoriske variabelen bosted

Example

barchart (mean) lonn fodselsar, over(landbakgrunn)

Søylediagram som viser snittverdiene for lonn og fodselsar fordelt over landbakgrunn

Example

barchart (mean) lonn fodselsar if lonn > 500000, over(landbakgrunn, kjonn)

Søylediagram som viser snittverdiene for lonn og fodselsar dersom lonn har verdier høyere enn 500000, fordelt over landbakgrunn og kjonn

`boxplot`

`boxplot var-list [if] [, options]`

Description

Lager boksplott for hver enkelt variabel sortert etter de listede spesifikasjonene. En kan bare ha én by-variabel av gangen, men flere over-variabler

Options

over() -Lager ett boksplott per kategori for de(n) kategoriske variabelen/-lene spesifisert i opsjonen over()

Examples

Example

boxplot inntekt2004

Lager et boksplott for variabelen inntekt2004

Example

boxplot inntekt2004 inntekt2005

Lager et boksplott for variabelen inntekt2004 og inntekt2005 i samme tabell

Example

boxplot inntekt2004, over(kjønn)

Lager ett boksplott for variabelen inntekt2004 for hver av kategoriene i kjønn-variabelen og setter dem ved siden av hverandre i samme tabell

Example

boxplot inntekt2004 if bosted == 3

Lager et boksplott for variabelen inntekt2004 for de enheter som har verdien 3 på bostedsvariabelen

`coefplot`

`coefplot regress-type var-name var-list [if] [, options]`

Description

Lager et grafisk plot som viser koeffisientverdiene og tilhørende konfidensintervall.

Tar som argument en regresjonskommando i sin helhet med samme syntax som kommandoen har for seg selv. Se hjelpetekstene for de individuelle regresjonene for mer informasjon om dette ved f.eks help regress

Examples

Example

coefplot regress lønn alder mann gift formue, standardize

Lager grafisk fremvisning av standardiserte koeffisientverdier for vanlig OLS-regresjon

Example

coefplot logit jobb høy_utd mann oslo

Lager grafisk fremvisning av koeffisientverdier for en logit-regresjon

`hexbin`

`hexbin var-name var-list [if], [, options]`

Description

Viser fordelingen av enhetsverdiene for to angitte variabler i sekskanter. Fargen på sekskantene avhenger av hvor mange enheter som er representerte i hver. En kodenøkkel blir vist ved siden av diagrammet

Options

gridsize() -Antall hexagon på x- og y- aksen. Hvis ikke oppgitt, er standardvalget satt til verdien 20 (maksverdi = 25)

groups() -Antall grupper/farger i hexbinplottet. Hvis ikke oppgitt, er standardvalget satt til maksverdien 10

Examples

Example

hexbin lonn alder

Viser fordelingen av lonn over alder

Example

hexbin lonn kjonn

Viser den metriske variabelen lonn over den kategoriske variabelen kjonn

Example

hexbin lonn alder if alder >= 18

Viser lonn for alder dersom alderen er høyere eller lik 18

`histogram`

`histogram var-name [if] [, options]`

Description

Histogram-kommandoen lager et histogram over den spesifiserte, kontinuerlige variabelen. For kategoriske numeriske variabler må discrete opsjonen brukes

Options

by() -Lager flere histogram som viser fordelingen for hver av underkategoriene i den spesifiserte by-variabelen

density -Viser tetthetsverdier. Standardmålet for histogram. Summen av søylearealet er lik 1

freq -Viser antall enheter (frekvens) i stedet for tetthet

fraction -Viser brøkdelsverdier. Summen av søylehøydene er lik 1

percent -Viser prosentverdier. Summen av alle søylehøydene er lik 100

bin() -Definerer hvor mange grupper dataene skal grupperes til. Kan ikke brukes sammen med opsjonen discrete.

width() -Spesifiser hvor brede søylene skal være

normal -Viser normalfordelingskurven for histogrammet

discrete -Spesifiser at variabelen skal behandles diskret, noe som vil si at du får én søyle per verdi. Med denne kan man lage histogram over kategoriske numeriske variabler (f.eks. alder). Kan ikke brukes sammen med opsjonen bin().

Examples

Example

histogram lønn2002

Lager et histogram av den kontinuerlige variabelen lønn2002

Example

histogram lønn2002 if kjønn == 2

Lager et histogram av den kontinuerlige variabelen lønn2002 for de enheter som har verdien 2 på kjønn

Example

histogram lønn2002, bin(12)

Lager histogram av variabelen lønn2002, der verdiene er fordelt i 12 like vide grupper som gir 12 søyler

Example

histogram lønn2002, width(10000)

Lager et histogram av den kontinuerlige variabelen lønn2002, der hver søyle har en bredde på 10000 enheter (her: kroner)

Example

histogram hdi, discrete

Lager et histogram av hdi-skalaen der hver verdi blir gitt sin egen søyle

`piechart`

`piechart var-name [if]`

Description

Lager kakediagram av den spesifiserte variabelen

Examples

Example

piechart utdanningsniva

Lager kakediagram av variabelen utdanningsniva

Example

piechart utdanningsniva if kjønn == 2

Lager kakediagram av variabelen utdanningsniva for de enheter som har verdien 2 på kjønn

`sankey`

`sankey var-list [if]`

Description

Sankeydiagrammet viser strømninger fra en kategori til en annen for det gitte enhetsnivå (f.eks. individer). Kommandoen er kun kompatibel med kategoriske variabler

Examples

Example

sankey bosted10 bosted11

Lager sankeydiagram som viser hvilke kommuner personer flytter fra/til mellom årene 2010 og 2011

Regression

`hausman`

`hausman var-name var-list [if] [, options]`

Description

Kjører to regress-panel modeller - én med fixed effects (FE) og én med random effects (RE) - og sammenligner dem ved bruk av Hausmantesten. Variabler og opsjoner spesifiseres slik som i regress-panel.

Outputen viser regresjonsresultat for hhv. FE og RE, differanse mellom koeffisientestimater, samt test-parametrene chi2 og P. P-verdi < 0.05 betyr at FE bør benyttes. P-verdi >= 0.05 betyr at RE bør brukes.

Options

noconstant -Undertrykker konstantleddet (krysningspunktet for y-aksen) i regresjonsmodellene

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standarden er 95%

sigmamore -Baserer begge kovariansmatrisene på estimat for forstyrrelsesvarians (sigma) fra effisient estimator

sigmaless -Baserer begge kovariansmatrisene på estimat for forstyrrelsesvarians (sigma) fra konsistent estimator

include_constant -Inkluderer konstantleddet i Hausmantesten

Examples

Example

hausman inntekt gjeld

Hausmantest av en regress-panel med fixed effects og en med random effects

`ivregress`

`ivregress var-name [var-list] [( var-list = var-list )] [var-list] [if] [, options]`

Description

Lineær regresjon med instrumentvariabler for å kontrollere for korrelasjon mellom restleddet og én eller flere uavhengige variabler.

Instrumentvariabel/-ler angis på venstre side av = i et uttrykk inni en parentes. Variablene på høyresiden av = angir variablene en mistenker å korrelere med instrumentvariabelen/-lene

Options

tsls -Bruker estimatoren "two-stage least squares" (standard hvis ingen modelltype er oppgitt)

liml -Bruker estimatoren "limited-information maximum likelihood"

gmm -Bruker estimatoren "generalized method of moments"

noconstant -Undertrykker konstantleddet (krysningspunktet for y-aksen)

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standarden er 95%

robust -Beregner robuste standardfeil. Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

Examples

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder )

En lineær regresjonsmodell med innt05 som avhengig variabel, og mann, gift og formuehøy som uavhengige variabler, hvor alder (samt mann og gift) fungerer som intrument på formuehøy.

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder ), tsls

Samme som over, med standardestimatoren "two-stage least squares" eksplisitt angitt

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder ), liml

Samme som over med estimatoren "limited-information maximum likelihood"

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder ), gmm

Samme som over med estimatoren "generalized method of moments"

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder utdanningsnivå)

En lineær regresjonsmodell med innt05 som avhengig variabel, og mann, gift og formuehøy som uavhengige variabler, hvor alder og utdanningsnivå (samt mann og gift) fungerer som intrument på formuehøy.

Example

ivregress innt05 mann gift ( utdanningsnivå formuehøy = alder )

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder ), robust

En modell med robuste standardfeil

Example

ivregress innt05 mann gift ( formuehøy = alder ), cluster(utdanningsnivå)

En modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

`ivregress-predict`

`ivregress-predict var-name [var-list] [( var-list = var-list )] [var-list] [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en lineær regresjon med instrumentvariabler for de inkluderte variablene, og genererer variabler med predikerte verdier (standard) og/eller residualverdier, med angitte navn.

Options

predicted() -Genererer variabel med predikerte verdier, med angitt navn. Standarden er predicted

residuals() -Genererer variabel med residualer, med angitt navn

noconstant -Undertrykker konstantleddet i regresjonsmodellen

tsls -Bruker estimatoren "two-stage least squares" (standard hvis ingen modelltype er oppgitt)

liml -Bruker estimatoren "limited-information maximum likelihood" i regresjonsmodellen

gmm -Bruker estimatoren "generalized method of moments" i regresjonsmodellen

Examples

Example

ivregress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003 ( formuehøy = alder ), predicted(pred)

Genererer variabelen pred, med de predikerte verdiene fra en lineær regresjon med instrumentvariabler

Example

ivregress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003 ( formuehøy = alder )

Samme som over

Example

ivregress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003 ( formuehøy = alder ), residuals(res)

Genererer variabelen res, med residualverdiene fra en lineær regresjon med instrumentvariabler

Example

ivregress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003 ( formuehøy = alder ), predicted(pred) residuals(res)

Genererer variablene pred og res med de predikerte verdiene og residualverdiene fra en lineær regresjon med instrumentvariabler

`logit`

`logit var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en logistisk regresjonsanalyse (logit) for de inkluderte variablene via sannsynlighetsmaksimering. Den avhengige variabelen er den første i variabellista, og denne må være binær. For de uavhengige er dette ikke nødvendig.

Denne regresjonen finner sannsynligheten for positive utfall (verdien 1). Avhengig variabel lik 0 indikerer et negativt utfall

Options

mfx() -Kalkulerer marginaleffekter og elastisitetsverdier i tillegg til logistiske koeffisienter. Ønsket effekttype må oppgis: dydx (marginaleffekt = d(y)/d(x)), eyex (elastisitetsverdi = d(ln(y))/d(ln(x))), dyex (semielastisitet = d(y)/d(ln(x))), eydx (semielastisitet = d(ln(y))/d(x)). Om målevariant ikke angis via mfx_at() brukes 'overall', dvs. gjennomsnittlig marginaleffekt.

mfx_at() -Spesifiserer for hvilke verdier av x marginaleffekter og elastisitetsverdier skal måles. Disse variantene kan brukes: overall (snittverdien av marginaleffektene målt over alle verdier av x), mean (marginaleffekt målt ved snittet av x), median (marginaleffekt målt ved median av x), zero (marginaleffekt målt ved 0-verdien for x). 'overall' brukes som standard dersom opsjonen utelates. Om effekttype ikke er angitt via mfx() brukes 'dydx'.

noconstant -Undertrykker konstantleddet (krysningspunktet for y-aksen)

level() -Spesifiserer konfidensintervallnivået. Skrives i prosenttall. Om ingenting annet er forespurt, blir det satt til standarden på 95%

or -Viser oddsratio istedet for koeffisientverdier

robust -Beregner robuste standardfeil (HC1). Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

control() -Spesifiserer variabler som skal inngå i regresjonsanalysen, men som det ikke skal vises koeffisientestimater for

Examples

Example

logit universitetsutdannet2003 inntekt2003 mann

En logit-analyse der den binære variabelen universitetsutdannet2003 er avhengig, og mann og inntekt2003 er uavhengige

Example

logit universitetsutdannet2003 inntekt2003 mann, level(90)

Samme som over, men med konfidensnivået satt til 90% heller enn standarden som er 95%

Example

logit universitetsutdannet2003 inntekt2003 mann, or

Samme som over, men med oddsratioen heller en koeffisienten

Example

logit universitetsutdannet2003 inntekt2003 inntekt2002 mann c.inntekt2003#c.inntekt2002

Kjører en logit-analyse med universitetsutdannet2003 som avhengig variabel. Leddet c.inntekt2003#c.inntekt2002 gir en interaksjonsvariabel for de to metriske variablene inntekt2002 og inntekt2003

Example

logit universitetsutdannet2003 mann#innvandrerbakgrunn

Kjører en logit-analyse med universitetsutdannet2003 som avhengig variabel. Leddet mann#innvandrerbakgrunn gir en estimering for hver av underkategoriene av de to mot hveranre. Mann og innvandrerbakgrunn er kategoriske variabler

Example

logit høyinntekt2002 c.inntekt2000#c.inntekt2001

Analyse av den binære avhengige variabelen høyinntekt2002 med et interaksjonsledd mellom de to metriske variablene inntekt2000 og inntekt2001 som uavhengig variabel

Example

logit høyinntekt2004 i.kjønn

Gjør en analyse av høyinntekt2004 for hver av kjønnskategoriene

Example

logit høyinntekt2004 mann utdanningsnivå i.mann#i.utdanningsnivå

Logit-analyse med høyinntekt2004 som avhengig variabel. Estimeringen bruker mann og utdanningsnivå, samt krysser alle underkategorier av de uavhengige variablene mot hverandre

Example

logit høyinntekt2004 mann c.klassetrinn

Logit-analyse der den kategoriske variabelen klassetrinn blir behandlet som om den var kontinuerlig

Example

logit høyinntekt2004 mann if inntekt > 500000

Logit-analyse med modifiserende utrykk

Example

logit høyinntekt2004 mann, robust

En logit-modell med robuste standardfeil

Example

logit høyinntekt2004 mann, cluster(utdanningsnivå)

En logit-modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

`logit-predict`

`logit-predict var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en logistisk regresjon (logit)for de inkluderte variablene, og genererer variabler med sannsynlighetsverdi (standard), predikerte verdier, og/eller residualverdier, med angitte navn.

Options

probabilities() -Genererer variabel med sannsynlighetsverdi for positivt utfall, med angitt navn. Standarden er probabilities

predicted() -Genererer variabel med lineære prediksjonsverdier, med angitt navn

residuals() -Genererer variabel med residualer, med angitt navn

noconstant -Undertrykker konstantleddet i regresjonsmodellen

Examples

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn, probabilities(prob)

Genererer variabelen prob med sannsynlighetsverdier fra en logit-regresjon

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn

Samme som over

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn, predicted(pred)

Genererer variabelen pred med lineære prediksjonsverdier fra en logit-regresjonsmodell

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn, residuals(res)

Genererer variabelen res med residualer fra en logit-regresjonsmodell

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn, residuals(res) noconstant

Genererer variabelen res med residualer fra en logit-regresjonsmodell uten konstantledd

Example

logit-predict universitetsutdannet2003 inntekt2003 kjonn, probabilities(prob) predicted(pred) residuals(res)

Genererer variablene prob, pred, res med henholdsvis sannsynlighetsverdier, lineære prediksjonsverdier, og residualer fra en logit-regresjonsmodell

`mlogit`

`mlogit var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en multinomisk logit-regresjonsanalyse. Til forskjell fra ordinær logit, kreves det at avhengig variabel opererer med flere enn 2 verdikategorier.

En kan definere begrensninger (constraints) i analysen. Kommandoen støtter faktorvariabler

Options

mfx() -Kalkulerer marginaleffekter og elastisitetsverdier i tillegg til logistiske koeffisienter. Ønsket effekttype må oppgis: dydx (marginaleffekt = d(y)/d(x)), eyex (elastisitetsverdi = d(ln(y))/d(ln(x))), dyex (semielastisitet = d(y)/d(ln(x))), eydx (semielastisitet = d(ln(y))/d(x)). Om målevariant ikke angis via mfx_at() brukes 'overall', dvs. gjennomsnittlig marginaleffekt.

mfx_at() -Spesifiserer for hvilke verdier av x marginaleffekter og elastisitetsverdier skal måles. Disse variantene kan brukes: overall (snittverdien av marginaleffektene målt over alle verdier av x), mean (marginaleffekt målt ved snittet av x), median (marginaleffekt målt ved median av x), zero (marginaleffekt målt ved 0-verdien for x). 'overall' brukes som standard dersom opsjonen utelates. Om effekttype ikke er angitt via mfx() brukes 'dydx'.

noconstant -Undertrykker konstantleddet (der y-aksen krysses) i modellen

level() -Spesifiserer konfidensintervallnivået. Om ingenting er spesifisert benyttes normalen på 95%

robust -Beregner robuste standardfeil (HC1). Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

control() -Spesifiserer variabler som skal inngå i regresjonsanalysen, men som det ikke skal vises koeffisientestimater for

Examples

Example

mlogit utdanningsnivå inntekt mann

Utfører en multinomisk logitanalyse der den avhengige variabelen utdanningsnivå er en kategorisk variabel med flere enn to verdier

Example

mlogit utdanningsnivå inntekt mann, level(90)

Samme som over, men med konfidensintervallnivået satt til 90% heller enn standarden på 95%

Example

mlogit inntektsnivå2002 utdanningsnivå mann utdanningsnivå#mann ELLER mlogit inntektsnivå2002 utdanningsnivå##mann

Begge disse kommandoene gir samme regresjonstabell. Dette gir en multinomisk logitanalyse med den kategoriske variabelen innteksniva2002 som avhengig variabel og de kategoriske variablene utdanningsnivå og mann som uavhengige. Vi analyserer først utdanningsnivå og mann for seg, og deretter hver underkategori mot hverandre

Example

mlogit inntektsnivå2002 c.inntekt2000#c.inntekt2001

Analyse av den kategoriske avhengige variabelen inntektsnivå2002 med et interaksjonsledd mellom de to metriske variablene inntekt2000 og inntekt2001 som uavhengig variabel

Example

mlogit inntekt2004 i.kjønn

Analyse av inntekt2004 for hver av kjønnskategoriene

Example

mlogit inntektsnivå2004 mann utdanningsnivå i.mann#i.utdanningsnivå

Mlogit-analyse med inntektsnivå2004 som avhengig variabel. Analysen bruker mann og utdanningsnivå, samt krysser alle underkategorier av de uavhenggie variablene mot hverande

Example

mlogit inntektsnivå2004 mann c.klassetrinn

Regresjonsanalyse der den kategoriske variabelen klassetrinn blir behandlet som om den var kontinuerlig

Example

mlogit inntektsnivå2004 mann if inntekt > 500000

Regresjonsanalyse med modifiserende utrykk

Example

mlogit inntektsnivå2004 mann, robust

En modell med robuste standardfeil

Example

mlogit inntektsnivå2004 mann, cluster(utdanningsnivå)

En modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

`mlogit-predict`

`mlogit-predict var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en multinomisk logit-analyse for de inkluderte variablene, og genererer variabler med sannsynlighetsverdi (standard), og/eller predikerte verdier, med angitte navn som prefix, for hver verdi på avhengig variabel.

Options

probabilities() -Genererer variabel med sannsynlighetsverdi for positivt utfall, med angitt navn. Standarden er probabilities

predicted() -Genererer variabel med lineære prediksjonsverdier, med angitt navn

noconstant -Undertrykker konstantleddet i regresjonsmodellen

Examples

Example

mlogit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, probabilities(prob)

Genererer variablene prob_[n] med sannynlighetsverdier fra en mlogit-regresjon

Example

mlogit-predict utdanningsniva inntekt kjonn

Samme som over

Example

mlogit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, predicted(pred)

Genererer variablene pred_[n] med lineære prediksjonsverdier fra en mlogit-regresjon

Example

mlogit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, probabilities(prob) predicted(pred)

Genererer variablene prob_[n] og pred_[n] med sannynlighetsverdier og lineære prediksjonsverdier fra en logistisk regresjonsmodell

`oaxaca`

`oaxaca var-name var-list by var-name [if] [, options]`

Description

Blinder-Oaxaca dekomponering brukes til å forklare forskjeller i den avhengige variabelens gjennomsnittverdi for to grupper ved å dekomponere til to komponenter: Forklart differanse ('between group') og uforklart effekt (koeffisienteffekt).

Som for regress, brukes kontinuerlige avhengige variabler, som f.eks. lønn. Man spesifiserer de to gruppene gjennom by-variabelen.

Options

robust -Robuste standardavvik vises i stedet for standard

noconstant -Undertrykker konstantledd

pool -Benytter 'pooled two-fold' variant i stedet for standard three-fold. Ved 'pooled two-fold' brukes koeffisientene fra en 'pooled' modell over begge grupper som referansekoeffisienter

Examples

Example

oaxaca ln_lønn utd_høy alder oslo by kvinne

Vanlig oaxaca-uttrykk der man bruker ln_lønn som avhengig variabel, og grupperer på kjønn

Example

oaxaca ln_lønn utd_høy alder oslo by kvinne, pool

oaxaca-uttrykk der man bruker ln_lønn som avhengig variabel, og grupperer på kjønn. Opsjonen pool bruker en 'pooled two-fold' variant

`probit`

`probit var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en sannsynlighetsmaksimerende probitanalyse av de spesifiserte variablene. Den avhengige variabelen må være binær. Faktorvariabler er støttet

Options

mfx() -Kalkulerer marginaleffekter og elastisitetsverdier i tillegg til logistiske koeffisienter. Ønsket effekttype må oppgis: dydx (marginaleffekt = d(y)/d(x)), eyex (elastisitetsverdi = d(ln(y))/d(ln(x))), dyex (semielastisitet = d(y)/d(ln(x))), eydx (semielastisitet = d(ln(y))/d(x)). Om målevariant ikke angis via mfx_at() brukes 'overall', dvs. gjennomsnittlig marginaleffekt.

mfx_at() -Spesifiserer for hvilke verdier av x marginaleffekter og elastisitetsverdier skal måles. Disse variantene kan brukes: overall (snittverdien av marginaleffektene målt over alle verdier av x), mean (marginaleffekt målt ved snittet av x), median (marginaleffekt målt ved median av x), zero (marginaleffekt målt ved 0-verdien for x). 'overall' brukes som standard dersom opsjonen utelates. Om effekttype ikke er angitt via mfx() brukes 'dydx'.

noconstant -Undertrykker konstantleddet (der y-aksen krysses) i modellen

level() -Spesifiserer konfidensintervallnivået. Om ingenting er spesifisert benyttes normalen på 95%

robust -Beregner robuste standardfeil. Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

control() -Spesifiserer variabler som skal inngå i regresjonsanalysen, men som det ikke skal vises koeffisientestimater for

Examples

Example

probit utdanningsnivå inntekt mann

Kjører en probitanalyse med den binære variabelen utdanningsnivå som avhengig variabel. De kategoriske og metriske variablene inntekt og mann er de uavhengige variablene

Example

probit utdanningsnivå inntekt mann, level(90)

Samme som over, men med konfidensintervallet på 90% heller enn standarden som er 95%

Example

probit høyinntekt2002 utdanningsnivå mann utdanningsnivå#mann ELLER probit høyinntekt2002 utdanningsnivå##mann

Begge disse kommandoene gir samme regresjonstabell. Dette gir en probitanalyse med den binære variabelen høyinntekt2002 som avhengig variabel og de kategoriske variablene utdanningsnivå og mann som uavhengige. Vi analyserer først utdanningsnivå og mann for seg, og deretter hver underkategori mot hverandre

Example

probit høyinntekt2002 c.inntekt2000#c.inntekt2001

Analyse av den binære avhengige variabelen høyinntekt2002 med et interaksjonsledd mellom de to metriske variablene inntekt2000 og inntekt2001 som uavhengig variabel

Example

probit høyinntekt2004 i.kjønn

Kjører en analyse av høyinntekt2004 for hver av kjønnskategoriene

Example

probit høyinntekt2004 mann utdanningsnivå i.mann#i.utdanningsnivå

Probit-analyse med høyinntekt2004 som avhengig variabel. Analysen estimerer for mann og utdanningsnivå, samt krysser alle underkategorier av de uavhengige variablene mot hverande

Example

probit høyinntekt2004 mann c.klassetrinn

Probit-analyse der den kategoriske variabelen klassetrinn blir behandlet som om den var kontinuerlig

Example

probit høyinntekt2004 mann c.utdanningsnivå if inntekt > 500000

Probit-analyse med modifiserende utrykk

Example

probit høyinntekt2004 mann, robust

En modell med robuste standardfeil

Example

probit høyinntekt2004 mann, cluster(utdanningsnivå)

En modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

`probit-predict`

`probit-predict var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en probit-regresjon for de inkluderte variablene, og genererer variabler med sannsynlighetsverdi (standard) og/eller predikerte verdier, med angitte navn.

Options

probabilities() -Genererer variabel med sannsynlighetsverdi for positivt utfall (verdien 1), med angitt navn. Standard er 'probabilities'

predicted() -Genererer variabel med linære prediksjonsverdier, med angitt navn

noconstant -Undertrykker konstantleddet i regresjonsmodellen

Examples

Example

probit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, probabilities(prob)

Genererer variabelen prob med sannynlighetsverdier fra en probit-regresjonsmodell

Example

probit-predict utdanningsniva inntekt kjonn

Samme som over

Example

probit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, predicted(pred)

Genererer variabelen pred med linære prediksjonsverdier fra en probit-regresjonsmodell

Example

probit-predict utdanningsniva inntekt kjonn, probabilities(prob) predicted(pred)

Genererer variablene prob og pred med henholdsvis sannsynlighetsverdier og linære prediksjonsverdier fra en probit-regresjonsmodell

`rdd`

`rdd depvar depvar runvar [var-list] [if] [, options]`

Description

Regression Discontinuity Design (RDD) kjører en regresjonsanalyse der en behandling eller intervensjon er tildelt basert på en bestemt terskel eller kutt-punkt i en kontinuerlig variabel.

Modellen krever at man oppgir minst to variabler: Den første variabelen (avhengig variabel) kan være av valgfritt numerisk format, mens variabel nr. 2 (cutoff-variabel / running variable) må være enten kontinuerlig eller rangerbar. Øvrige forklaringsvariabler angis som variabel nr. 3 og utover. Cutoff-punktet er satt til verdien 0 som standard, gitt ved variabel nr. 2.

Dette kan justeres gjennom opsjonen cutoff(). Gjennom opsjonen fuzzy() kan man gjøre en fuzzy rdd. Denne varianten passer når det ikke er en deterministisk sammenheng, men en gitt sannsynlighet for behandling/intervensjon etter cutoff-punktet. Dette krever at man lager en såkalt treatment-dummy som tar verdien 1 dersom behandling/intervensjon, og 0 ellers.

Options

cutoff() -Cutoff-verdi, standard = 0

polynomial() -Orden på den lokale polynomial-likningen som brukes til å konstruere punkt-estimatoren, standard er p(1) (lokal lineær regresjon)

fuzzy() -Kjører alternativ fuzzy-modell. Forutsetter at man har laget en treatment-dummy som man angir i opsjonen

derivate() -Deriveringsorden som skal brukes på regresjonslikningen, 0, 1, 2 er vanligst, 0 er standard

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standard er 95%

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Variabelen må være numerisk og kategorisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

Examples

Example

rdd vote margin

Kjører rdd-analyse over effekt av å vinne valget (seiersmargin (margin) > 0) på valgresultatet i neste valg (vote). Cutoff = 0 og ingen ekstra forklaringsvariabler

Example

rdd var1 var2 i.kjønn gift, cutoff(600000) cluster(fylke)

Kjører rdd-analyse over effekt av å nå verdien 600000 for var2 på den avhengige variabelen var1. Cutoff = 600000 og man bruker forklaringsvariablene kjønn og gift samt fylke som clustervariabel

`regress`

`regress var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en ordinær lineær minste kvadratsums metode-regresjon. Den første variabelen i lista er den avhengige variabelen, de(n) etter er de(n) uavhengige. Både metriske og faktorvariabler støttes

Options

noconstant -Undertrykker konstantleddet (krysningspunktet for y-aksen)

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standarden er 95%

robust -Beregner robuste standardfeil (HC1). Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

control() -Spesifiserer variabler som skal inngå i regresjonsanalysen, men som det ikke skal vises koeffisientestimater for

ov -Rapporterer Ramseys RESET test for utelatte variabler

vif -Rapporterer variance inflation factor test for multikollinearitet

het_bp -Rapporterer Breusch-Pagan test for heteroskedastisitet

het_iid -Rapporterer studentisert Breusch-Pagan test for heteroskedastisitet

het_fstat -Rapporterer f-statistikk fra Breusch-Pagan test for heteroskedastisitet

standardize -Viser regresjonsresultat der modellen kjøres på standardiserte verdier

Examples

Example

regress inntekt2004 mann inntekt2003

Kjører en lineær regresjonsestimering der inntekt2004 er den avhengige variabelen. Mann og inntekt2003 er to uavhengige variabler. Standardkonfidensintervallet er 95%

Example

regress inntekt2004 mann inntekt2003, level(90)

Samme som over, men med 90% konfidensintervall

Example

regress inntekt2002 utdanningsnivå mann utdanningsnivå#mann

Kjører en lineær regresjonsanalyse med inntekt2002 som den avhengige variabelen. De uavhengige variablene er utdanningsnivå, mann og alle undergrupper av utdanningsnivå krysset med begge kjønnsgrupper (ene kjønnet brukes som referansegruppe, dvs. mann == 0)

Example

regress inntekt2002 utdanningsnivå##mann

Samme som over

Example

regress inntekt2004 i.kjønn

Kjører en lineær regresjonsanalyse av inntekt2004 for hver av kjønnskategoriene

Example

regress inntekt2004 mann utdanningsnivå i.mann#i.utdanningsnivå

Regresjonsanalyse med inntekt2004 som avhengig variabel. Analysen benytter mann og utdanningsnivå som forklaringsvariabler, inkludert alle underkategorier av disse som krysses mot hverande

Example

regress inntekt2004 mann c.klassetrinn

Regresjonsanalyse der den kategoriske variabelen klassetrinn blir behandlet som om den var kontinuerlig

Example

regress inntekt2004 mann i.utdanningsnivå if inntekt > 500000

Regresjonsanalyse med modifiserende utrykk

Example

regress inntekt2004 mann inntekt2003, ov vif het_bp

Regresjonsanalyse med tester for utelatte variabler, multikollinearitet og heteroskedastisitet

Example

regress inntekt2004 mann, robust

En modell med robuste standardfeil

Example

regress inntekt2004 mann, cluster(utdanningsnivå)

En modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

Example

regress lønn høy_utd gift, control(i.bosted, i.næring)

Kjører en lineær regresjon med lønn som avhengig variabel, og høy_utd, gift, bosted og næring som forklaringsvariabler. De kategoriske variablene bosted og næring gjøres om til faktorledd og estimatene for disse holdes skjult i regresjonsresultatet.

`regress-panel`

`regress-panel var-name var-list [if] [, options]`

Description

Lineær minste kvadratsums metode-regresjon for paneldata. Den første variabelen i lista er den avhengige variabelen, de(n) etter er de(n) uavhengige. Både metriske og faktorvariabler støttes.

Kommandoen hausman kan brukes til spesifikasjonstest fixed vs. random effects

Options

noconstant -Undertrykker konstantleddet (krysningspunktet for y-aksen)

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standarden er 95%

fe -'Fixed effects' (standard hvis ingen modelltype er oppgitt)

re -'Random effects'

be -'Between effects'

robust -Beregner robuste standardfeil. Tilsvarer å bruke panel-id variabelen som cluster-variabel. Kan ikke brukes sammen med cluster

pooled -Pooled panelregresjon ser bort i fra tidsdimensjonen og betrakter alle observasjoner som separate enheter
                                                      - tilsvarer kjøring av kommandoen regress på paneldata
 

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

Examples

Example

regress-panel inntekt mann, re

'Random effects' regresjonsmodell der inntekt er den avhengige variabelen. Mann er uavhengig variabel. Standardkonfidensintervallet er 95%

Example

regress-panel inntekt mann, level(90)

Samme som over, men med 90% konfidensintervall

Example

regress-panel inntekt utdanningsnivå utdanningsnivå#mann

Lineær regresjonsanalyse med inntekt som den avhengige variabelen. Den uavhengige variabelen er utdanningsnivå, mann og alle undergrupper av utdanningsnivå krysset med begge kjønnsgrupper (det ene kjønnet mann == 0 brukes som referansegruppe)

Example

regress-panel inntekt utdanningsnivå##mann

Samme som over

Example

regress-panel inntekt i.kjønn

Lineær regresjonsanalyse av inntekt for hver av kjønnskategoriene

Example

regress-panel inntekt mann c.klassetrinn

Regresjonsanalyse der den kategoriske variabelen klassetrinn blir behandlet som om den var kontinuerlig

Example

regress-panel inntekt utdanningsnivå if mann

Regresjonsanalyse med modifiserende utrykk

Example

regress-panel inntekt mann, robust

En modell med robuste standardfeil

Example

regress-panel inntekt mann, cluster(utdanningsnivå)

En modell med utdanningsnivå som cluster-variabel for beregning av standardfeil

`regress-panel-diff`

`regress-panel-diff var-name group-var treated-var var-list [if] [, options]`

Description

Kjører en diff-in-diff-regresjon som estimerer gjennomsnittlig differanse i den avhengige variabelen før/etter behandlingstidspunkt for behandlingsgruppen vs kontrollgruppen.

Den avhengige variabelen listes først, etterfulgt av to dummyvariabler, altså med verdien 1 eller 0, som spesifiserer hhv. gruppe og behandling. Øvrige uavhengige variabler listes til slutt.

Variabel 2 (group-var, gruppevariabel) skal ha verdien 1 for enheter i behandlingsgruppen, og 0 for enheter i kontrollgruppen.

Variabel 3 (treated-var, behandlingsvariabel) skal ha verdien 1 fra og med tidspunktet for behandling, og 0 ellers. Dette er en forutsetning for at resultatet skal bli riktig.

Diff-in-diff-verdien (ATET-verdi) tilsvarer koeffisientverdien til interaksjonsleddet for de to dummyvariablene gruppe og behandling.

Options

level() -Spesifiserer konfidensnivået i prosent. Standarden er 95%

robust -Beregner robuste standardfeil. Tilsvarer å bruke panel-id variabelen som cluster-variabel. Kan ikke brukes sammen med cluster

cluster() -Bruker en cluster-variabel for beregning av standardfeil. Kan ikke brukes sammen med robust. Variabelen må være numerisk, og kan ikke inngå i selve regresjonsuttrykket.

Examples

Example

regress-panel-diff lønn gruppe behandling i.kjønn høy_utd formue

Kjører en diff-in-diff-analyse med lønn som avhengig variabel, og kjønn, høy_utd og formue som uavhengige variabler.

Variablene gruppe og behandling er dummyvariabler som definerer hhv. behandlingsgruppe/kontrollgruppe (1/0) og tidspunkt før/etter behandling (0/1).

Man får samme resultat ved å kjøre en pooled panel-OLS der gruppe- og behandlingsdummyene inngår og brukes som interaksjonsledd: regress-panel lønn gruppe##behandling i.kjønn høy_utd formue, pooled

`regress-panel-predict`

`regress-panel-predict var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en lineær panelregresjon for de inkluderte variablene, og genererer variabler med predikerte verdier (standard), residualverdier og/eller enhetseffekter, med angitte navn.

Options

predicted() -Genererer variabel med predikerte verdier, med angitt navn. Standarden er 'predicted'

residuals() -Genererer variabel med residualer, med angitt navn

effects() -Genererer variabel med enhetseffekter, med angitt navn

pooled -Pooled panelregresjon ser bort i fra tidsdimensjonen og betrakter alle observasjoner som separate enheter

                                                              - tilsvarer kjøring av kommandoen regress på paneldata

noconstant -Undertrykker konstantleddet i regresjonsmodellen

fe -'Fixed effects' (standard hvis ingen modelltype er oppgitt)

re -'Random effects'

be -'Between effects'

Examples

Example

regress-panel-predict inntekt kjonn, fe predicted(pred)

Genererer variabelen pred, med de predikerte verdiene fra en panelregresjon med 'fixed effects'

Example

regress-panel-predict inntekt kjonn, re residuals(res)

Genererer variabelen res, med residualverdiene fra en panelregresjon med 'random effects'

Example

regress-panel-predict inntekt kjonn, re effects(effs)

Genererer variabelen effs, med enhetseffekter fra en panelregresjon med 'random effects'

Example

regress-panel-predict inntekt kjonn, re

Genererer variabelen predicted, med de predikerte verdiene fra en panelregresjon med 'random effects'

Example

regress-panel-predict inntekt kjonn, re noconstant predicted(pred) residuals(res)

Genererer variablene pred (med de predikerte verdiene) og res (med residualverdiene) fra en panelregresjon med 'random effects' uten konstantledd

`regress-predict`

`regress-predict var-name var-list [if] [, options]`

Description

Gjennomfører en ordinær lineær regresjon for de inkluderte variablene, og genererer variabler med predikerte verdier (standard), residualverdier og/eller "Cook's distance", med angitte navn.

Options

predicted() -Genererer variabel med predikerte verdier, med angitt navn. Standarden er 'predicted'.

residuals() -Genererer variabel med residualer, med angitt navn.

cooksd() -Genererer variabel med "Cook's distance", med angitt navn.

noconstant -Skjuler konstantleddet i regresjonsmodellen

Examples

Example

regress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003, predicted(pred)

Genererer variabelen pred, med de predikerte verdiene fra en lineær regresjon

Example

regress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003

Samme som over

Example

regress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003, residuals(res)

Genererer variabelen res, med residualverdiene fra en lineær regresjon

Example

regress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003, cooksd(cooks)

Genererer variabelen cooks, med "Cook's distance" verdiene fra en lineær regresjon

Example

regress-predict inntekt2004 kjonn inntekt2003, predicted(pred) residuals(res) cooksd(cooks)

Genererer variablene pred, res, og cooks med henholdsvis de predikerte verdiene, residualverdiene, og "Cook's distance" verdiene fra en lineær regresjon

Statistics

`summarize`

`summarize [var-list] [if] [, options]`

Description

Viser en sammendragstabell med univariat variabelinformasjon. Dersom ingen variabler er spesifiserte vises informasjon om alle i datasettet. Kommandoen er kun kompatibel med numeriske variabler

Options

gini -Viser gini-koeffisient i tillegg til standard visning. Brukes vanligvis til å måle inntekts- eller formuesforskjeller i en befolkning. Tar verdiene 0-1. 0 indikerer at alle har akkurat like stor inntekt eller formue, mens 1 indikerer at én person eier all inntekt eller formue

iqr -Viser interkvartilavstand (interquartile range (IQR)) i tillegg til standard visning. Dette er det samme som avstanden mellom 75. og 25. prosentil, og kalles også mellomspredning

Examples

Example

summarize kjonn inntekt2002

Viser univariat informasjon om de to variablene kjonn og inntekt2002

Example

summarize kjonn inntekt2002 if inntekt2002 > 500000

Samme som over, men bare i de tilfeller inntektsverdiene er over 500000

`summarize-panel`

`summarize-panel [var-list] [if] [, options]`

Description

Viser en sammendragstabell med variabelinformasjon som fordeles etter måletidspunkter. Kommandoen kan bare brukes på paneldata importert ved kommandoen import-panel. Kommandoen er kun kompatibel med numeriske variabler

Options

gini -Viser gini-koeffisient i tillegg til standard visning. Brukes vanligvis til å måle inntekts- eller formuesforskjeller i en befolkning. Tar verdiene 0-1. 0 indikerer at alle har akkurat like stor inntekt eller formue, mens 1 indikerer at én person eier all inntekt eller formue

iqr -Viser interkvartilavstand (interquartile range (IQR)) i tillegg til standard visning. Dette er det samme som avstanden mellom 75. og 25. prosentil, og kalles også mellomspredning

Examples

Example

summarize-panel inntekt

Viser nøkkelstatistikk om variabelen inntekt fordelt rekkevis etter måletidspunkter

Example

summarize-panel inntekt if inntekt > 500000

Viser nøkkelstatistikk om variabelen inntekt fordelt rekkevis etter måletidspunkter, men bare for tilfeller der inntektsverdiene er over 500000

`tabulate`

`tabulate var-list [if] [, options]`

Description

Viser endimensjonal frekvenstabell om én variabel angis, og flerdimensjonal fordeling dersom to eller flere variabler angis. Kommandoen er kun kompatibel med kategoriske variabler.

Ved bruk av opsjonen summarize() kan en vise andre verdier enn frekvenser i hver celle av tabellen

Options

missing -Manglende verdier blir ikke ignorert, men blir tatt med i utregninger av prosenter, fordelinger med mer

nolabels -Viser originalverdiene for hver kategori og undertrykker labels

freq -Viser frekvens i cellene. Dette er standardvisningen for frekvenstabeller

rowpct -Viser rekkevis prosentuering. Krever at tabellen har to eller flere variabler

colpct -Viser kolonnevis prosentuering. Krever at tabellen har to eller flere variabler

cellpct -Viser prosentandel av totalen for tabellpopulasjonen

chi2 -Viser verdier fra kjikvadrattesten. Krever at tabellen har to eller flere variabler. Tester for om frekvensfordelingen er tilfeldig eller systematisk

flatten -Flater ut tabellen til et rutenettformat som kan eksporteres direkte til CSV

colsort() -Sorter kolonnene i stigende rekkefølge basert på verdiene i raden(e) angitt i argumentet. Raden angis ved dens kodeverdi. For flerdimensjonale tabeller må flere koder angis for å unikt identifisere raden. Ingen angitt rad fører til at det sorteres på totalen. Gjør en implisitt utflating av tabellen.

rowsort() -Sorter radene i stigende rekkefølge basert på verdiene i kolonnen angitt i argumentet. Kolonnen angis ved dens kodeverdi. Ingen angitt kolonne fører til at det sorteres på totalen. Hvis kolonnen er en dato, angis denne i en streng. Gjør en implisitt utflating av tabellen.

top() -Viser de n øverste radene i tabellen

bottom() -Viser de n nederste radene i tabellen

summarize() -Viser gjennomsnittsverdien av spesifisert variabel for hver celle (erstatter frekvens). Alternative statistikker kan legges på som opsjoner, jfr. listen under

mean -Viser gjennomsnitt i cellene. Dette er standardvisningen for volumtabeller

min -Viser min i cellene. Merk at minimumsverdien gjelder for det winsoriserte datasettet

max -Viser max i cellene. Merk at maksimumsverdien gjelder for det winsoriserte datasettet

std -Viser standardavvik i cellene

sum -Viser sum i cellene

p25 -Viser 25-prosentil i cellene (grenseverdi for 2. kvartilet i verdifordelingen) med en nøyaktighet på 3 siffer

p50 -Viser 50-prosentil i cellene (grenseverdi for 3. kvartilet i verdifordelingen (= median)) med en nøyaktighet på 3 siffer

p75 -Viser 75-prosentil i cellene (grenseverdi for 4. kvartilet i verdifordelingen) med en nøyaktighet på 3 siffer

gini -Viser gini-koeffisient i cellene. Brukes vanligvis til å måle inntekts- eller formuesforskjeller i en befolkning. Tar verdiene 0-1. 0 indikerer at alle har akkurat like stor inntekt eller formue, mens 1 indikerer at én person eier all inntekt eller formue

iqr -Viser interkvartilavstand (interquartile range (IQR)) i cellene. Dette er det samme som avstanden mellom 75. og 25. prosentil, og kalles også mellomspredning

Examples

Example

tabulate kjønn sivilstand

Toveistabulering av variablene kjønn og sivilstand

Example

tabulate kjønn sivilstand fødeår, rowsort() colsort('1', 201905)

Toveistabulering sortert på totalverdien i radene og på verdien angitt av kodene '1' og 201905 i kolonnene

Example

tabulate kjønn sivilstand if kjønn == 2

Samme som over, men bare om kjønn har verdien 2

Example

tabulate kjønn skilt

Viser en oversikt over antall skilte og ikke-skilte, fordelt på kjønn (forutsetter at variabelen skilt er en dummyvariabel)

Example

tabulate kjønn skilt, summarize(lønn)

Viser en oversikt over gjennomsnittlig lønn fordelt på status skilt/ikke-skilt og kjønn

Example

tabulate kjønn skilt, summarize(lønn) p50

Viser en oversikt over median lønn fordelt på status skilt/ikke-skilt og kjønn

Example

tabulate kjønn skilt, summarize(lønn) p50 std rowsort()

Viser en oversikt over median lønn og standardavvik fordelt på status skilt/ikke-skilt og kjønn. Sorterer også på radene. Ved bruk av flere statistikker i summarize vil det sorteres på den første angitte

`tabulate-panel`

`tabulate-panel var-list [if] [, options]`

Description

Viser frekvenstabell for de spesifiserte paneldata-variablene (må være kategoriske). Kan bare brukes på paneldata importert ved kommandoen import-panel eller generert ved kommandoen reshape-to-panel. Variabel 1 vises nedover i forspalten, og tallene fordeles kolonnevis etter måletidspunkt. Ved flere enn 1 variabel presenteres variablene hierarkisk i forspalten basert på rekkefølgen i spesifikasjonen.

Kommandoen er ekvivalent til tabulate der tidsvariabelen vises som variabel 2. Ved bruk av opsjonen summarize() kan en vise andre verdier enn frekvenser i hver celle av tabellen

Options

chi2 -Viser verdier fra kjikvadrattesten. Krever at tabellen har to eller flere variabler

missing -Manglende verdier blir ikke ignorert, men blir tatt med i utregninger av prosenter, fordelinger med mer

nolabels -Viser originalverdiene for hver kategori og undertrykker labels

freq -Viser frekvens i cellene. Dette er standardvisningen for frekvenstabeller

rowpct -Viser rekkevis prosentuering

colpct -Viser kolonnevis prosentuering. Krever at tabellen har to eller flere variabler

cellpct -Viser prosentandel av den totale tabellpopulasjon

summarize() -Viser gjennomsnittsverdien for hver celle (erstatter frekvens). Andre statistikker kan legges på vha options

mean -Vis gjennomsnitt i cellene. Dette er standardvisningen for volumtabeller

min -Viser min i cellene. Merk at minimumsverdien gjelder for det winsoriserte datasettet

max -Viser max i cellene. Merk at maksimumsverdien gjelder for det winsoriserte datasettet

std -Viser standardavvik i cellene

sum -Viser sum i cellene

p25 -Viser 25-prosentil i cellene (grenseverdi for 2. kvartilet i verdifordelingen) med en nøyaktighet på 3 siffer

p50 -Viser 50-prosentil i cellene (grenseverdi for 3. kvartilet i verdifordelingen (= median))

p75 -Viser 75-prosentil i cellene (grenseverdi for 4. kvartilet i verdifordelingen) med en nøyaktighet på 3 siffer

gini -Viser gini-koeffisient i cellene. Brukes vanligvis til å måle inntekts- eller formuesforskjeller i en befolkning. Tar verdiene 0-1. 0 indikerer at alle har akkurat like stor inntekt eller formue, mens 1 indikerer at én person eier all inntekt eller formue

iqr -Viser interkvartilavstand (interquartile range (IQR)) i cellene. Dette er det samme som avstanden mellom 75. og 25. prosentil, og kalles også mellomspredning

Examples

Example

tabulate-panel sivstand

Toveistabulering av variabelen sivstand fordelt på måletidspunkter (kolonnevis)

Example

tabulate-panel sivstand fylke if kjonn < 2

Treveistabulering av variablene sivstand/fylke (hierarkisk) fordelt på måletidspunkter (kolonnevis), men bare om kjonn har en verdi lavere enn 2

Support

`clear`

Description

All historikk og alle importerte variabler i kommandolinjeområdet fjernes. Det er ikke mulig å angre denne handlingen

Examples

Example

clear

Fjerner all tilstand fra kommandolinjeområdet

`edit`

Description

Skriv over det aktive scriptet med den gjeldende kommandolinjeøkten og gå til editoren. Alias til save, edit

`load`

`load 'script-name'`

Description

Den gjeldende kommandolinjeøkten vil bli lagret som et nytt skript under navnet "Kopi av kommandolinjeøkt (tidspunkt)", og kommandolinjeøkten vil byttes ut med kommandoene fra det oppgitte skriptet. Se også kommandoen save

Examples

Example

load 'arbeidsledighet per alder'

Bytter ut innholdet i kommandolinjeøkten med kommandoene fra skriptet ved navn "arbeidsledighet per alder". Den gjeldende kommandolinjeøkten vil lagres under navnet "Kopi av kommandolinjeøkt (tidspunkt)"

`save`

`save [script-name]`

Description

Den gjeldende kommandolinjeøkten lagres som et skript under oppgitt navn, eller med et generert navn hvis navn ikke oppgis ("Kopi av kommandolinjeøkt (tidspunkt)"). Skriptet vises i skriptvinduet slik at en evt. kan redigere og jobbe videre med det der. Den gjeldende økten forblir urørt. Se også kommandoen load

Options

edit -Skriv over det aktive scriptet med den gjeldende kommandolinjeøkten og gå til editoren

Examples

Example

save

Lagrer den gjeldende kommandolinjeøkten under navnet "Kopi av kommandolinjeøkt (tidspunkt)"

Example

Viser hjelpetekst for den spesifiserte prosedyren. En prosedyre er en funksjon som opererer på bindinger, tall og strenger og ikke på variabler. help-procedure uten parametre lister opp alle støttede funksjoner

Examples

Example

help-procedure date_fmt

Viser hjelpeteksten til date_fmt-prosedyren

`history`

Description

Lister ut alle kommandoene i den gjeldende kommandolinjeøkten uten resultatene. Dette kan være nyttig for å få oversikt over arbeidet så langt, eller for å enkelt kopiere rekken av kommandoer over i et annet program

Examples

Example

history

Lister ut alle kommandoene i den gjeldende kommandolinjeøkten

`variables`

`variables [register-var-list]`

Description

Lister opp registervariabler med tilhørende metadata

Examples

Example

variables

Viser alle registervariabler fra de(n) påkoblede datakilde(ne) med tilhørende metadata

Example

variables db/F_REHAB_INNV_GRAD db/INNTEKT_WLONN

Viser metadata for registervariablene F_REHAB_INNV_GRAD og INNTEKT_WLONN fra kilden med lokalt alias db

`configure`

`configure konfigurasjon`

Description

Aktiver en konfigurasjon for dette skriptet.

alpha: ved configure alpha vil du få tilganger til gitte kommandoer og funksjonalitet som ikke kan brukes ellers. Disse kommandoene kan, i motsetning til andre kommandoer, endres i fremtiden. Det frarådes derfor å bruke benytte seg av disse i skript som skal brukes til spesifikke formål.

nocache Er til bruk ved feilsøking hvor man trenger kommandoen beregnes på nytt og ikke hentes ut av en av de mange bufferne som tar vare på resultatene. Se configure nocache for mer informasjon om alternativene til denne konfigurasjonen. Om ingen alternativ angis vil alle alternativene gjelde og alle former for caching vil skrus as.

Survival Analysis

`cox`

`cox hendelse-var tid-var var-list [if] [, options]`

Description

Kjører en Cox-regresjonsanalyse på et ferdig tilrettelagt datasett. Cox-regresjoner brukes til å estimere hvilke variabler som påvirker hazardrisikoen mest (økt hazardrisiko betyr kortere overlevelsestid og vice versa). Avhengig variabel er alltid tid-var, og man kan benytte forklaringsvariabler på samme måte som for andre regresjoner, f.eks. regress. Man estimerer altså effekten av forklaringsvariablene på overlevelsestid, og implisitt hazardrisikoen.

Som standard estimeres koeffisienter som skal tolkes på vanlig måte, men ved bruk av opsjonen hazard estimeres istedet hazardrater. Dette er rateverdier der man ser på verdier over/under 1 (1 = ingen effekt).

Analysen forutsetter at data tilrettelegges på riktig måte. Datasett som er tilrettelagt for Kaplan-Meier, kan også brukes til Cox-analyser. Du finner oppskrifter for dette på nettsiden microdata.no (analyseeksempler).

hendelse-var må være en dummyvariabel som tar verdien 1 dersom en hendelse inntreffer (død, uførhet, arbeidsledighet etc), gitt ved en spesifikk verdi for en variabel på forløpsformat. Også ferdige dateringsvariabler kan benyttes (konstante enhetsopplysninger der variabelen angir en dato). Da må variabelen ha en gyldig verdi som befinner seg mellom det definerte start- og stoppintervallet for at verdien til hendelse-var skal settes til 1. Dersom hendelsen ikke inntreffer i overlevelsestidsrommet, evt. datovariabelen ikke har noen verdi for den gitte enhet, settes hendelse-var til 0.

tid-var må bestå av en numerisk kontinuerlig eller rangerbar variabel som lages ved å telle opp antall tidsenheter fra et definert start-tidspunkt til en spesifikk hendelse skjer (antall dager, uker, måneder, år etc).

Ved bruk av data på forløpsformat (data med variable start- og stoppdatoer) kan man via kommandoen import-event identifisere en spesifikk hendelse som skjer i løpet av en gitt måleperiode (død, arbeidsledighet, uførhet etc), gitt ved en spesifikk verdi for variabelen som importeres. Deretter kjøres kommandoen collapse (min) START@... by(PERSONID_1) som finner datoen for den gitt hendelsen. Datovariabelen START@... fungerer da som en datering for hendelsen. Etterpå kobles datoen på et ordinært tverrsnittdatasett via kommandoen merge.

Også ferdige dateringsvariabler (data med faste datoopplysninger, én per enhet) kan benyttes om dette er tilgjengelig (dødsdato etc). Da trenger man ikke foreta noen import-event-trinn først, men bare jobbe med data via import-kommandoen på vanlig måte. tid-var beregnes da gjennom å måle differansen mellom det definerte start-tidspunktet og datoverdien til den aktuelle datovariabelen (krever litt omformatering først).

For enheter det ikke eksisterer gyldige hendelsesobservasjoner for i løpet av tidsintervallet, setter man tid-var til maksverdi.

Options

hazard -Estimerer hazardrater i stedet for koeffisienter. Man bruker 1 som nullpunkt (1 betyr ingen effekt). Verdier > 1 betyr positiv effekt på hazardrisiko/-rate (og negativ effekt på overlevelsestid). Verdier < 1 betyr det motsatte. Standardfeil-verdier vises ikke for hazardrater.

level() -Spesifiserer konfidensintervallnivået. Om ingenting er spesifisert benyttes normalen på 95%

Examples

Example

cox hendelse dager norsk alder

Estimerer effekten av norsk opprinnelse og alder på hazardrisikoen for en gitt hendelse definert gjennom dummy-variabelen hendelse

Example

cox hendelse dager norsk alder i.kjønn, hazard

Estimerer effekten av norsk opprinnelse, alder og kjønn på hazardrisikoen for en gitt hendelse definert gjennom dummy-variabelen hendelse, men viser hazardrater i stedet for koeffisienter

`kaplan-meier`

`kaplan-meier hendelse-var tid-var [if] [, options]`

Description

Kjører en Kaplan-Meier overlevelsesanalyse på et ferdig tilrettelagt datasett.

Genererer en standard grafisk fremstilling av overlevelsesrate med loglog-konfidensintervall, som funksjon av tid. Nøkkeltall basert på analysen vises under grafen. Ved bruk av by-opsjon vises det separate nøkkeltall for hver by-kategori. Analysen forutsetter at data tilrettelegges på riktig måte. Du finner oppskrifter for dette på nettsiden microdata.no (analyseeksempler).

For enheter det ikke eksisterer gyldige hendelsesobservasjoner for i løpet av tidsintervallet, setter man tid-var til maksverdi.

Options

by() -Viser flere overlevelseskurver i samme graf, én per kategori i variabelen gitt som parameter til by(). Separate nøkkeltall vises for hver by-kategori.

Examples

Example

kaplan-meier hendelse tid, by(kjønn)

Kjører en kaplan-meier overlevelsesanalyse på et tilrettelagt datasett, og estimerer separat for menn og kvinner i en og samme graf.

Analysis​

anova​

anova var-name var-list [if] [, options]​

Description​

Options​

Examples​

ci​

ci var-list [, options]​

Description​

Options​

Examples​

correlate​

correlate [var-list] [if] [, options]​

Description​

Options​

Examples​

normaltest​

normaltest [var-list] [if]​

Description​

Examples​

transitions-panel​

transitions-panel var-name [var-list] [if]​

Description​

Examples​

Bindings​

let​

let name = expression​

Description​

Examples​

for​

for i [, j] in (iter0, iter1, ..., iterN | range-from : range-to) [, iters...] [; g in ..]​

Description​

Examples​

end​

end ​

Description​

Dataset​

require​

require datastore as local-ds-alias​

Description​

Examples​

create-dataset​

create-dataset new-dataset​

Description​

Examples​

delete-dataset​

delete-dataset dataset​

Description​

Examples​

use​

use dataset​

Description​

Examples​

clone-dataset​

clone-dataset dataset new-dataset​

Description​

Examples​

clone-units​

clone-units dataset new-dataset​

Description​

Examples​

rename-dataset​

rename-dataset dataset new-dataset​

Description​

Examples​

reshape-from-panel​

reshape-from-panel ​

Description​

reshape-to-panel​

reshape-to-panel variable-prefixes​

Description​

Examples​

Facilitation​

import​

import register-var [time] [as name] [, options]​

Description​

Options​

Examples​

import-event​

import-event register-var time to time [as name] [, options]​

Analysis

`anova`

`anova var-name var-list [if] [, options]`

Description

Options

Examples

`ci`

`ci var-list [, options]`

Description

Options

Examples

`correlate`

`correlate [var-list] [if] [, options]`

Description

Options

Examples

`normaltest`

`normaltest [var-list] [if]`

Description

Examples

`transitions-panel`

`transitions-panel var-name [var-list] [if]`

Description

Examples

Bindings

`let`

`let name = expression`

Description

Examples

`for`

`for i [, j] in (iter0, iter1, ..., iterN | range-from : range-to) [, iters...] [; g in ..]`

Description

Examples

`end`

`end`

Description

Dataset

`require`

`require datastore as local-ds-alias`

Description

Examples

`create-dataset`

`create-dataset new-dataset`

Description

Examples

`delete-dataset`

`delete-dataset dataset`

Description

Examples

`use`

`use dataset`

Description

Examples

`clone-dataset`

`clone-dataset dataset new-dataset`

Description

Examples

`clone-units`

`clone-units dataset new-dataset`

Description

Examples

`rename-dataset`

`rename-dataset dataset new-dataset`

Description

Examples

`reshape-from-panel`

`reshape-from-panel`

Description

`reshape-to-panel`

`reshape-to-panel variable-prefixes`

Description

Examples

Facilitation

`import`

`import register-var [time] [as name] [, options]`

Description

Options

Examples

`import-event`

`import-event register-var time to time [as name] [, options]`