了解随机化检查中本地命令的使用

Question

我正在尝试运行 RCT 的 do 文件。作者使用的是 local 命令。

他们创建一个值为 1 的本地宏。基于此，他们为 var 变量创建缺失值。然而，在那之后，我不明白为什么他们要加1。此外，为什么 numvar 和 numvarse 用于平均值和标准差？

任何解释都会非常有帮助。

代码：

*RANDOMIZATION CHECK

local numvar=1

foreach var in T1_Client_Age T1_Client_Married T1_HH_Size T1_Client_Literate T1_Client_Education T1_muslim ///
                    T1_Hindu_SC_Kat T1_rest3    T1_Log_HH_Income T1_Household_Business     ///
                    T1_Client_Wage_Salaried_2 T1_Client_Bus_PR_Employed_2 T1_Client_Housewife_2 {
                    
        replace `var'=. if miss_`var'==1
        
        local numvarse = `numvar' + 1
        
        replace varname="`var'" in `numvar' 

        *MEAN AND SD FOR CONTROL
        quietly: sum `var' if  Treated_All==0
        replace Control=r(mean) in `numvar' 
        replace Control=r(sd) in `numvarse'  
        
        *MEAN AND SD FOR TREATED
        quietly:sum `var' if  Treated_All==1 
        replace Treat=r(mean) in `numvar' 
        replace Treat=r(sd) in `numvarse'  
        
        *MEAN AND SD FOR TREATED WITH FRIEND
        quietly:sum `var' if  Treatment_Peer==1
        replace Treat_Peer=r(mean) in `numvar' 
        replace Treat_Peer=r(sd) in `numvarse'  
        
        *MEAN DIFFERENCES BETWEEN TREATED AND CONTROL
         xi:reg `var' Treated_All i.sewa_center*i.baseline i.t_month  , cluster(t_group) 
        replace Diff_Control_Treat=_b[Treated_All] in `numvar' 
        replace Diff_Control_Treat=_se[Treated_All] in `numvarse'  

        *MEAN DIFFERENCES BETWEEN TREATED ALONE AND WITH FRIEND
        xi:reg `var' Treated_All Treatment_Peer i.sewa_center*i.baseline i.t_month   , cluster(t_group) 
        replace Diff_Alone_Peer=_b[Treatment_Peer] in `numvar' 
        replace Diff_Alone_Peer=_se[Treatment_Peer] in `numvarse'  

        
    local numvar = `numvarse' + 1   

        }

Answer 1

只需看几个命令就可以明白原理。

  local numvar=1

  foreach var in ...  {
                
    
    replace `var'=. if miss_`var'==1
    
    local numvarse = `numvar' + 1
    
    replace varname="`var'" in `numvar' 

    *MEAN AND SD FOR CONTROL
    quietly: sum `var' if  Treated_All==0
    replace Control=r(mean) in `numvar' 
    replace Control=r(sd) in `numvarse'  
    
    *MEAN AND SD FOR TREATED
    quietly:sum `var' if  Treated_All==1 
    replace Treat=r(mean) in `numvar' 
    replace Treat=r(sd) in `numvarse'  
    
    *MEAN AND SD FOR TREATED WITH FRIEND
    quietly:sum `var' if  Treatment_Peer==1
    replace Treat_Peer=r(mean) in `numvar' 
    replace Treat_Peer=r(sd) in `numvarse'  
    
    local numvar = `numvarse' + 1   

}

numvar 初始化为 1。在循环内，numvarse 设置为比 numvar 大 1。

然后，代码将一系列变量中每个变量的结果放入观察值 numvar 和 numvarse 中，包括变量的名称及其平均值和各个组的 SD。

关键是要关注

  replace ... in ...

in 限定符仅在该观察中指定 replace 的位置。

在循环结束时，numvar 再次发生碰撞。

简而言之，第一个名为 go 的变量的结果出现在观察 1 和 2 中；对于观察 3 和 4 中名为 go 的第二个变量；等等。

至少，这个过程取决于

1. 有足够的观察结果才能实现这一点。我数了 13 个变量，因此数据集中至少有 26 个观测值，这似乎是极有可能的。

2. 据了解，写入的变量不与任何其他变量对齐。

有些人可能会发现第二种甚至第一种糟糕的工作方式。他们希望将结果写入新的数据集或新的框架。

该代码并不是最先进的：自 Stata 11 (2009) 以来，使用 xi 和 xtreg 已经过时，但仍然适用于许多用途。

（详细信息：如果单独有一个变量 miss_X 指示变量 X 丢失，则代码会覆盖变量 X 中的值。我认为任何远程观察者都无法解释这一点。）