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.

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

Hiệu chỉnh bảng kết quả hồi quy STATA – Lệnh ESTSTO và ESTTAB (Phần 2)

Như trong bài viết trước ad có đề cập, STATA sẽ mặc định trình bày các thông tin sau trong bảng kết quả hồi quy: Hệ số hồi quy, t-stat của hệ số hồi quy, dấu *** (thể hiện cho mức ý nghĩa thống kê) và số quan sát. Nếu ad muốn thông tin khác

Lưu kết quả hồi quy trên STATA – Lệnh ESTSTO và ESTTAB (Phần 1)

BƯỚC 1: CÀI ĐẶT PACKAGE ESTTAB Các bạn gõ trong cửa sổ lệnh HELP ESTTAB thì sẽ ra hàng loạt các đường link để cài cái package này. Mình hay chọn đường link đầu tiên  Click để cài đặt package nhé. Trong package này có 2 lệnh mình cần dùng đó là ESTSTO (viết tắt của

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

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

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,

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

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

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

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

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

1. Định nghĩa: Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mà phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau. Từ heteroscedasticity nghĩa là unequal variance. Hiện tượng này thường hay xảy ra đối với dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data). 2. Nguyên nhân xuất hiện: Nguyên nhân chính dẫn đến

Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity)

1. Định nghĩa hiện tượng đa cộng tuyến: Đây là hiện tượng mà các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau. 2. Có 2 trường hợp đa cộng tuyến: Hoàn hảo (perfect multicollinearity) và không hoàn hảo (imperfect multicollinearity). Ví dụ: 1 = 2X2 + 3X3. Trường hợp này là đa cộng tuyến

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

Cách chạy mô hình logit/probit trong STATA

Mình sẽ dùng bộ dữ liệu “Low Birth Weight” để minh họa (Để dùng bộ dữ liệu này thì các bạn gõ lệnh webuse lbw trong cửa sổ lệnh của STATA là okay). Giả sử mình muốn kiểm tra xem nếu người mẹ có hút thuốc trong quá trình mang thai thì đứa con có bị nhẹ

Hiện tượng nội sinh (Endogeneity)

1. Định nghĩa Hiện tượng nội sinh là một thuật ngữ diễn tả hiện tượng khi một hoặc nhiều biến giải thích (biến X) có mối quan hệ với sai số của mô hình. Như trong một số bài viết trước, các bạn đã biết sai số của mô hình là hiệu số giữa giá

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

Giới thiệu Mô hình logit/probit

1. Mô hình này thường được sử dụng khi nào? Mô hình này được sử dụng khi biến phụ thuộc (mình tạm gọi là biến Y nhé) chỉ nhận giá trị 0 và 1. Lưu ý là chỉ có 2 giá trị 0 và 1 thôi, chứ ko phải là nhận giá trị chạy từ