Stata를 이용한 통계지도 작성법 (2)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제2호, 19~27페이지(총9페이지)

본 논문에서는 Stata의 spmap 명령어를 이용한 다양한 통계지도 작성법을 소개한다. 기본적인 spmap 명령어의 사용법을 설명한 민인식(2008)의 후속논문이라고 볼 수 있다. 2개의 공간 자료변수를 동시에 나타내기 위해서 proportional symbol을 사용하고 다이어그램을 활용한 방법을 소개한다. 마지막으로 graph combine 명령어를 활용하여 여러 개의 통계지도를 병합하는 방법을 소개한다.

TAG spmap, proportional symbol, 다이어그램, diagram

Stata에서 추정결과 표로 만들기 (1)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제2호, 28~36페이지(총9페이지)

Stata에서 도출되는 다양한 추정결과를 논문에서 바로 사용할 수 있도록 정리된 표로 만들어 주는 reformat과 outreg2 명령어를 소개한다. reformat 명령어를 이용하면 하나의 추정결과를 다양한 포맷으로 보여줄 수 있고 HWP나 MS-WORD의 표로 쉽게 만들 수 있다. outreg2의 경우 reformat보다 더 발전된 명령어로써 2개 이상의 추정결과를 비교하는데 주로 사용된다. 또한 outreg2를 이용하면 다양한 marginal effect의 결과도 쉽게 표로 만들 수 있다.

TAG reformat, outreg2, marginal effect

Stata에서 추정결과 표로 만들기 (2)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제2호, 37~46페이지(총10페이지)

민인식(2008)은 Stata에서 추정결과를 표로 정리해 주는 reformat과 outreg2 명령어에 대해 설명하였다. 본 논문에서는 그 후속논문으로 estimates table과 estout 명령어를 활용하여 추정결과를 다양한 형태의 표로 정리해 주는 방법을 소개한다. estimates table은 Stata를 활용하는 중간에 정리된 결과를 확인하고자 할 때 주로 사용되며 사용법이 간단하다. estout 명령어는 가장 발전된 형태의 명령어로써 다양한 파일형식으로 export할 수 있으며 논문에서 바로 사용가능한 형태로 표를 재구성할 수 있는 장점이 있다.

TAG estimate table, estout

Stata 그래프 활용 (1)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제2호, 47~57페이지(총11페이지)

본 논문에서는 Stata를 활용한 다양한 그래프 작성의 예시를 보여준다. 먼저 radar plot을 통해 다변량 자료의 해석을 돕는 그래프를 제시하고 화학이나 의학 분야에서 많이 사용하는 Bland-Altman plot을 보여준다. dual range area plot을 이용하여 2개 이상의 range plot을 동시에 그릴 때 겹치는 부분을 해결해 주는 그림예제를 제시하고 마지막으로 Stata에서 3D plot을 그리는 명령어를 소개한다.

TAG radar, Bland-Altman, range area, 3D plot

Stata에서 도구변수(4) 추정법 (1)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제2호, 58~68페이지(총11페이지)

본 논문에서는 도구변수 추정법을 위한 Stata 10의 명령어를 소개하고 실제 자료를 이용하여 추정과정과 결과를 보여준다. 특히 도구변수 추정방법 중에서 2SLS 추정법에 초점을 맞추어 이론의 직관적인 아이디어를 Stata output을 이용하여 설명한다. 또한 적절한 도구변수 선택을 위한 가설검정과 관련된 Stata 명령어를 소개한다.

TAG 도구변수 추정법, 2SLS, over-identification

Stata를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션: 회귀모형을 중심으로

민인식 , 최필선  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~9페이지(총9페이지)

본 연구는 Stata 프로그램을 이용한 몬테카를로 시뮬레이션을 예시적으로 보여주기 위한 것이다. 우리는 세 가지 이슈를 다루는데, (i) OLS 추정량이 일치 추정량이라는 것을 시뮬레이션을 통해 보이고, (ii) Hamilton(1994)의 단위근 검정통계량의 임계치를 재생산하는 한편, (iii) 두 시계열 자료가 불안정할 경우 상호 별다른 관계가 없음에도 불구하고 기울기 모수에 대한 OLS 추정치가 매우 유의하게 나타나는 가성회귀 현상을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

TAG Stata, 몬테카를로 시뮬레이션, OLS, 단위근, 가성회귀

Stata에서 날짜 데이터를 경과기간으로 변환하는 방법

민인식 , 최필선  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~11페이지(총11페이지)

Stata에서 날짜 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 이를 경과기간(elapsed date)으로 변환하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 형태로 저장된 날짜 데이터를 Stata에서 어떻게 경과기간으로 변환하는지 다양한 예제를 통해 소개하고자 한다. 특히 날짜 데이터가 한글을 포함하는 경우와 주민등록 번호 앞쪽 6자리 등 우리나라 데이터만이 가질 수 있는 특성을 Stata에서 어떻게 다룰 수 있는지 제시한다. 또한 저자들에 의해 작성된 ado-file을 이용하면 주민번호 앞 6자리 숫자를 간단한 프로그램을 통해 우리가 인지할 수 있는 날짜로 쉽게 변경하는 방법을 제시한다.

TAG 날짜 데이터, 경과기간, elapsed date, ado-file

Stata의 다양한 그래프 작성 기능

민인식 , 최필선  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~13페이지(총13페이지)

Stata는 매우 다양한 그래프를 쉽게 작성할 수 있는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 Stata의 기본적인 그래프 기능을 기초로 하여 세련되고 복잡한 그래프를 그리는 방법을 소개한다. 특히 ``graph combine`` 명령어를 이용하여 여러 개의 그래프를 원하는 대로 결합하고 편집할 수 있는 방법을 소개한다. 또한 피라미드형의 연령대별 인구구조를 막대(bar) 그래프로 그릴 수 있음을 보이고, 마지막으로 ``twoway function`` 명령어를 이용하여 다양한 형태의 함수를 선(line) 또는 면(area) 그래프로 그리는 방법을 소개한다.

TAG combine, twoway function, 피라미드 그래프

Stata를 이용한 한국노동패널(KLIPS)자료 활용 (1)

민인식 , 최필선  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~12페이지(총12페이지)

본 논문은 Stata를 이용하여 한국노동패널(KLIPS) 자료를 활용하는 방법을 제시한다. 특히 KLIPS User`s Guide의 FAQ가 SAS와 SPSS에 대해서만 설명되어 있는데, 우리는 이들 각각의 FAQ에 대해 Stata를 활용하는 방법을 제시하고자 한다. 현재 User`s Guide에는 28개의 FAQ가 있으며 본 논문에서는 우선 9개의 FAQ에 대해 Stata 코드를 제시한다. 본 논문에서 제시된 대부분의 활용팁은 Stata의 데이터 관리(data management) 명령어와 관련되어 있다. 특히 KLIPS 자료가 가구, 개인, 직업력, 신규, 부가 자료 등으로 구성되어 있어 이를 종합적으로 활용하기 위해서는 각 자료를 서로 덧붙이고(append) 병합하는(merge) 명령어를 필요...

TAG 한국노동패널, KLIPS, append, merge

Stata를 이용한 한국노동패널(KLIPS)자료 활용 (2)

민인식 , 최필선  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~11페이지(총11페이지)

본 논문은 Stata를 이용하여 한국노동패널(KLIPS) 자료를 활용하는 방법을 제시한다. Stata의 stack 명령어를 이용하여 횡으로 구성된 변수를 종으로 변환하는 방법을 소개한다. 또한 KLIPS 자료에서 총소득, 금융자산, 부동산자산, 총부채 변수를 생성하는 코드를 제시한다. 이와 함께 총소득 데이터를 이용하여 소득불평등을 측정하는 각종 지표(지니계수, 절대빈곤율, 상대빈곤율, Lorenz 곡선)들을 구하는 방법을 소개한다.

TAG 한국노동패널, KLIPS, 상대빈곤율, 절대빈곤율, Lorenz 곡선

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