Giới thiệu phần mềm STATA

Hiện nay phần mềm STATA đang được sử dụng rất nhiều vào phân tích dữ liệu.   Với việc cập nhật liên tục các chức năng mới, STATA đang trở thành công cụ mạnh trong phân tích dữ liệu cùng với các phần mềm khác như phần mềm EVIEWS, phần mềm SPSS, phần mềm R. 1.

Stata 16: tải miễn phí và hướng dẫn cài đặt chi tiết

Stata 16 là phần mềm dùng trong thống kê kinh tế rất nổi tiếng, Stata được sử dụng rộng rãi trong học tập cũng như nghiên cứu. Phiên bản 16 được bổ sung giao diện đồ họa thân thiện với người sử dụng. Tính năng của STATA 16 Gói phần mềm cung cấp các mô hình

Làm quen với giao diện của STATA

Về phần mềm này thì chắc là chúng ta chỉ có thể dùng bản crack thôi. Ad cũng chưa đủ điều kiện để sở hữu phần mềm bản quyền cho riêng mình. Giá rẻ nhất cho STATA có bản quyền là $178 – chỉ dùng cho quy mô dữ liệu nhỏ. Phần mềm tốt hơn

Nhập dữ liệu từ EXCEL/CSV vào STATA – Lệnh import

Giả sử mình có một file excel được lưu trên máy với đường dẫn như sau: C:\How to STATA\macro_rates.xlsx Các bạn xem hình ảnh nhé. Ba dòng đầu tiên là các dòng chứa thông tin mà mình không cần đến. Mình chỉ cần import từ dòng thứ 4 trở đi thôi và dòng này cũng

Các loại thang đo dữ liệu

Có tất cả 4 thang đo dữ liệu (tiếng Anh là scale) bao gồm: Thang đo tỷ lệ (ratio scale), thang đo khoảng (interval scale), thang đo thứ bậc (ordinal scale) và thang đo danh nghĩa (nominal scale). Trong đó, hai thang đo đầu tiên là thang đo dành cho biến định lượng (có con

Sắp xếp lại dữ liệu theo kiểu dữ liệu bảng (Panel data)

Trước tiên, mình nói sơ lược về các dạng dữ liệu trong nghiên cứu để các bạn dễ hình dung nhé. Về cơ bản, chúng ta có 3 dạng dữ liệu chính: time-series data, cross-sectional data và panel data. Time-series data là kiểu dữ liệu theo thời gian. Dữ liệu kiểu này được thu thập

Dùng Do-File trong STATA

Một trong những kỹ năng các bạn cần lưu ý khi bắt đầu sử dụng STATA là nên học cách dùng DO-FILE. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng thực chất thì DO-FILE sẽ giúp đỡ các bạn rất nhiều trong quá trình chạy STATA để thực hiện nghiên cứu của mình. Trong bài viết này,

Lệnh MERGE và APPEND để sáp nhập dữ liệu

Trong STATA, để ghép nối các dữ liệu với nhau, ta có thể dùng lệnh MERGE hoặc APPEND. Lệnh MERGE thì thường dùng để kết nối dữ liệu theo chiều ngang, còn lệnh APPEND thì thường dùng để kết nối dữ liệu theo chiều dọc. Để dễ hình dung hơn thì các bạn xem hình

Tạo biến giả (dummy variable) trong STATA

Biến giả đã trở nên khá quen thuộc trong các nghiên cứu rồi phải ko mọi người. Đây là biến sẽ nhận giá trị 0 và 1, thường được sử dụng với mục đích kiểm soát tác động của một sự kiện, đặc tính nào đó đến biến đầu ra. Để tạo biến giả trong

Lệnh Destring – nên dùng thế nào?

Khi xử lý dữ liệu thì một trong những việc khiến ad đau đầu nhất là các số liệu cần phải ở dạng số (numeric). Vì ở dạng này thì chúng ta mới có thể thực hiện các tính toán, phân tích được. Tuy nhiên, các dữ liệu khi đưa vào Stata rất hay ở

Codebook – Lệnh thay thế cho Describe

Một trong những lệnh của STATA mà mình ít sử dụng nhất trong STATA có lẽ là lệnh DESCRIBE. Cú pháp cho lệnh này khá đơn giản, chỉ cần gõ DESCRIBE tên_biến là chúng ta sẽ có được các thông tin về format của biến, tên biến và ý nghĩa tên biến (label). Khi mở

Làm thế nào để thấy cả một bầu trời “thống kê mô tả”

Khi nhắc đến thống kê mô tả thì chúng ta hay nói tới các đại lượng như: – Giá trị trung bình (mean) – Độ lệch chuẩn (standard deviation) – Giá trị nhỏ nhất (min) – Giá trị lớn nhất (max) – Số quan sát (Obs) Tuy nhiên, ngoài những đại lượng này ra thì

Các vấn đề tổng quan trong nghiên cứu định lượng

Vấn đề 1: Trước khi chạy mô hình Bạn cần phải xem xét dạng dữ liệu và loại dữ liệu mà bạn sử dụng là loại nào: Dữ liệu cắt ngang, dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu bảng (như bài viết lần trước ad đã đăng). Chúng ta cũng có thể phân loại

Mô hình hồi quy OLS

Trong bài viết này, mình sẽ nói tất tần tật về một phương pháp hồi quy vô cùng kinh điển mà gần như ai học kinh tế lượng đều đã từng nghe qua và sử dụng. Đó là phương pháp hồi quy OLS – Ordinary Least Square. Chúng ta có thể dịch cụm từ này thành

Những vấn đề cơ bản về mô hình hồi quy tuyến tính (Phần 1)

Hôm nay chúng ta bắt đầu với ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS. Hàm hồi quy mẫu với k biến độc lập mà mọi người hay gọi là mô hình sẽ có dạng như sau:  Y=a0+a1X1+a2X2+…+akXk+e Thì các bạn thấy đó, ở mô hình này chính ta sẽ xem

Các dạng mô hình hồi quy tuyến tính

 Ở mỗi dạng mô hình nhất định, cách diễn giải kết quả hệ số hồi quy sẽ khác nhau một chút. Có 6 dạng mô hình hồi quy tuyến tính các bạn nhé. Mô hình Log-linear hoặc double-log (log-log) là dạng mô hình biến phụ thuộc (biến Y) và biến độc lập (biến X) đều

Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính

Trước tiên, mình muốn giải thích hai tính chất khá quan trọng của một ước lượng – đó là tính không sai lệch (unbiased) và tính đồng nhất (consistent). Unbiased: nghĩa là khi chúng ta thực hiện hồi quy nhiều lần cho một mô hình trên nhiều mẫu nghiên cứu có cùng quy mô là

Thế nào là mô hình hồi quy OLS tốt?

Trước hết chúng ta có các sai phạm đặc trưng của mô hình (dạng hàm hồi quy) trong đó gồm: Bỏ sót biến cấn thiết, thừa biến không liên quan, sai dạng hàm và sai số đo lường. Đây là 4 vấn đề cơ bản nhất mà chúng ta sẽ phải quan tâm. Cách nhận

Các sai sót phổ biến trong mô hình OLS

Hôm nay chúng ta sẽ bàn về “Các sai số đặc trưng trong mô hình”. Khi nói đến khái niệm này chúng ta phải nhớ ngay đến 4 vấn đền sau đây nha: Bỏ sót biến cấn thiết Thừa biến không liên quan Sai dạng hàm Sai số đo lường Điểm sơ qua lý thuyết

Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation)

1. Định nghĩa: Đây là hiện tượng mà sai số tại thời điểm t có mối quan hệ với sai số tại thời điểm t-1 hoặc tại bất kỳ thời điểm nào khác trong quá khứ. Ta ký hiệu sai số trong mô hình hồi quy là u nhé. Đối với dữ liệu theo thời