1.4　分类变量和定序变量的基本操作

1.4.1　分类变量和定序变量概述

在很多情况下，我们会用到分类变量（虚拟变量）的概念，分类变量的用途是通过定义值的方式对观测样本进行分类。例如，根据数据某一变量特征的不同把观测样本分为3类，就需要建立3个分类变量：A、B、C，如果观测样本属于A类，其对应的分类变量A的值就为1，对应的分类变量B和C的值就为0。定序变量的用途是根据数据的数值大小将数据分到几个确定的区间，其在广义上也是一种分类。下面我们用实例来讲解分类变量和定序变量的基本操作。

1.4.2　相关数据来源

【例1.3】 某国际知名足球裁判自执法以来在各地区的执赛信息如表1.5所示。试使用Stata 16.0对数据进行以下操作：（1）试生成新的分类变量来描述比赛级别；（2）试生成新的定序变量对场数进行定序，分到3个标志区间。

表1.5　某国际知名足球裁判执赛情况

1.4.3　Stata分析过程

在用Stata进行分析之前，我们要把数据录入Stata中。本例中有3个变量，分别是地点、场数以及比赛级别。我们把地点变量设定为place，把场数变量设定为number，把比赛级别变量设定为type，变量类型及长度采取系统默认方式，然后录入相关数据。相关操作在1.2节已详细讲述过了。录入完成后的数据如图1.20所示。

图1.20　案例1.3的数据

先保存数据，然后开始展开分析，步骤如下：

进入Stata 16.0，打开相关数据文件，弹出如图1.21所示的主界面。

在主界面的Command文本框中输入操作命令并按回车键进行确认。

·　tabulate type,generate(type)：生成新的分类变量来描述比赛级别。

·　generate number1=autocode(number,3,1,25)：生成新的定序变量对场数进行定序，分到3个标志区间。

图1.21　主界面

设置完毕后，按回车键，等待输出结果。

1.4.4　结果分析

图1.22所示是生成新的分类变量来描述比赛级别的结果。

图1.22　描述比赛级别的结果

选择Data|Data Editor|Data Editor(Browse)命令，进入数据查看界面，可以看到如图1.23所示的生成的分类数据type1和type2。

选择Data|Data Editor|Data Editor(Browse)命令，进入数据查看界面，可以看到如图1.24所示的生成的变量number1。该变量将number的取值区间划分成等宽的3组。图1.24所示是生成新的定序变量对场数进行定序，分到3个标志区间的结果。

图1.23　生成新的分类变量

图1.24　对场数进行定序

1.4.5　案例延伸

以本节中的案例为基础，试生成新的分类变量按数值大小对场数进行4类定序。

操作命令应该为：

     sort number
     generate number2=group(4)

在命令窗口输入命令并按回车键进行确认，选择Data|Data Editor|Data Editor(Browse)命令，进入数据查看界面，可以看到如图1.25所示的生成的变量number2数据。该变量将number的取值按大小分成了4个序列。

图1.25　对场数进行4类定序 0A2zn263/QRmLsy+DI9V5lV48jp/nBuGDLoGC3JsWi/0sYTBA6s6J9WDjFXQrIl0