[Stata][ダミー変数][dummy]Stataでのdummy変数の生成

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意外に知らなかった。上記リンクを参照に。

ダミー変数とは

ダミー変数とは、\(1\)と\(0\)の値をとる変数のことで、\(1\)は何かが当てはまることを意味する。例えば、年齢が\(25\)歳未満、性別が男性、「非常に多い」のカテゴリーなど。

ダミー変数は、指標変数とも呼ばれる。Stataでは因子変数表記（i.変数のこと）を使えば、ほとんどの場合、ダミー変数を作る必要はない。因子変数を用いることができない場合は、generateでダミー変数を\(1\)つずつ作り、tabulateでダミーのセットを一度に確認することができる。

ダミー変数を作らず因子変数表記を用いる場合

これは簡単で、変数にi.をつければ良い。

i.var

Likert尺度で測られた幸福の基準の変数がhappyだとして（1: 幸せでない、2: あまり幸せでない、3: 普通、4: まあまあ幸せ、5: とても幸せ）、これを解析に代入したい場合、

regress outcome exposure i.happy ...

とする。i.をつけないとhappyは連続値として扱われる。この場合、referenceとなるのはhappy = 1である「1: 幸せでない」になる。これを「３:普通」をreferenceにしたいなら、

regress outcome exposure ib3.happy ...

とする。また、happy = 2の人だけを解析したい場合は、

reg outcome exposure 2.happy ...

とすると良い。i.やこの表記も付けた変数はもちろんoutcomeやexposureとして扱える。interaction 交互作用も用いることができる。

reg outcome exposure i.happy##c.var

c.は連続値 (continuous)であることを表す。i.もc.も付けない場合、Stataはデフォルトで変数を連続値(c.)として扱う。

ダミー変数の作成方法

解析の種類によっては、i.が使えないことがある。例えばコマンドparamedではi.を付けた変数を投入できない。

次のようにダミー変数を作成することもできる。

gen(erate) young = 0
replace young = 1 if age < 25
replace young = . if missing(age)

Stataは欠損値を正の無限大として扱うので、”age<25″という式は年齢が欠損している場合、欠損値ではなく\(0\)と評価される（式が”age>25″であれば、年齢が欠落しているとき式は\(1\)と評価される）。あるいは

gen(erate) young = (age<25)

ともできる。この場合、

gen(erate) young = age<25 if !missing(age)

とする必要はない。

ダミー変数生成のいくつかの例

いくつか例が挙げられていた。

generate male = sex==1
generate top = answer=="very much"
generate eligible = sex=="male" & (age>55 | (age>40 & enrolled)) if !missing(age)

上の行では、enrolledはそれ自体がダミー変数で、\(0\)と\(1\)の値をとる変数である。”enrolled==1″と入力することもできるが、”& enrolled”と入力すれば十分である。\(1\)を真、\(0\)を偽と返すように、Stataは\(1\)が真、\(0\)が偽を意味すると仮定している。