lunes, 21 de enero de 2019

Programando estimadores en Stata: Por qué deberías

Artículo original por David M. Drukker, Director Ejecutivo de Econometría.

Distribuir un comando de Stata que implemente un método estadístico hará que ese método sea utilizado por muchas personas. Ellos te lo agradecerán. ¡Y te citarán!

Esta publicación es la primera en la serie #StataProgramming sobre la programación de un comando de estimación en Stata que usa Mata para hacer el trabajo numérico. En el proceso de mostrar cómo programar un comando de estimación en Stata, analizaré la programación en  do-file, la programación en ado-file y la programación en Mata. Cuando la serie termine, será capaz de escribir comandos de Stata.

A los usuarios de Stata les gusta su sintaxis predecible y su estructura de estimación y postestimación que facilita la prueba de hipótesis, las pruebas de especificación y la interpretación de parámetros. Para ayudarlo a escribir los comandos de Stata que la gente quiere usar, ilustro cómo la sintaxis de Stata es predecible y le ofrezco una descripción general de la estructura de estimación-postestimación que deseará emular en sus programas.

Estructura de Stata por ejemplo
Uso y describo algunos datos simulados sobre el número de accidentes de tráfico observados en 948 personas.

Ejemplo 1: Datos de accidentes

La sintaxis predecible de Stata
Estimo los parámetros de un modelo de regresión de Poisson para accidentes (accidents) en función de las condiciones del tráfico (traffic), un indicador de ser un conductor masculino (male) y el número de multas recibidas en los últimos dos años (tickets).

Ejemplo 2: Un modelo Poisson para accidentes


Quiero centrarme en la estructura de este ejemplo para que usted pueda usarla para que sus comandos sean más fáciles de usar. En particular, quiero discutir la estructura de la sintaxis del comando y señalar que la salida es fácil de leer e interpretar porque es una tabla de salida estándar de Stata. Para los estimadores, la tabla casi siempre reporta estimaciones (a menudo coeficientes), errores estándar, pruebas contra cero y sus p-values e intervalos de confianza.

La sintaxis de Stata es predecible, lo que facilita su uso. Los usuarios de Stata "hablan Stata" y ni siquiera notan los detalles. Resalto algunos de estos detalles para que podamos hacer que la sintaxis de los comandos que escribimos sea predecible. Estos son algunos de los elementos de sintaxis estándar ilustrados en el ejemplo 2.


  1. El comando tiene cuatro elementos sintácticos;
    1. Nombre del comando (poisson),
    2. Lista de nombres de variables (accidents traffic male tickets),
    3. Una coma,
    4. Una opción (vce(robust)).
  2. En la lista de nombres de variables, el nombre de la variable dependiente es la primera y es seguida por los nombres de las variables independientes.
  3. El trabajo de la coma es separar el nombre del comando y la lista de variables de la opción u opciones.

La salida también está estructurada; se compone de un registro de iteración, un encabezado y una tabla de salida estándar. 

Marco de estimación-postestimación
Como usuario de Stata, ahora podría usar el marco de estimación-postestimación. Por ejemplo, podría realizar una prueba de Wald sobre la hipótesis de que el coeficiente de male es 3. 

Ejemplo 3: Una prueba de Wald de restricción lineal

O podría realizar una prueba de Wald de la hipótesis no lineal de que la proporción del coeficiente male sobre el coeficiente tickets es igual a 2.

Ejemplo 4: Una prueba de Wald de restricción no lineal

También podría predecir el promedio de accidentes para cada observación y resumir los resultados.

Ejemplo 5: Resumen de las medias condicionales predichas

Finalmente, podría usar margins para estimar los parámetros condicionales o promediados de la población que son funciones de los parámetros en el modelo original. Utilizo margins para estimar el número promedio de accidentes que se observarían si cada individuo recibiera 0 multas, o 1 multa, o 2 multas, ..., o 7 multas. Consulte [R] margins, Long y Freese (2006, sec. 4.4.2-4.4.3), y Cameron y Trivedi (2010, 10.5.6 {10.6.9) para introducirse a las funciones de estimación de los parámetros del modelo con margins.

Ejemplo 6: Funciones de estimación de los parámetros del modelo


El pegamento
Los resultados de la estimación almacenados en e() son el pegamento que mantiene unido el marco de estimación-postestimación. El comando poisson almacena muchas cosas en e(). Podría usar ereturn list para enumerar todas estas cosas, pero hay muchos objetos almacenados que todavía no le interesan.

La mayoría de las características de estimación-postestimación que discutí se implementaron utilizando e(b), e(V) y e(predict), que son el vector de estimaciones puntuales, el VCE estimado y el nombre del comando que implementa predict después de poisson.

Mostraré cómo almacenar lo que necesita en e() en la serie #StataProgramming.

Estructura de los comandos de Stata
Aquí hay un resumen de las tareas realizadas por un comando de estimación de Stata.

  1. Análisis sintáctico de la entrada del comando.
  2. Calcular los resultados
  3. Almacenar resultados en e()
  4. Desplegar el resultado
Debe escribir un comando de predicción para completar el marco de estimación-postestimación. Una vez que haya almacenado los resultados de la estimación y haya escrito el comando predict, el comando margins funcionará.

Explicaré cada uno de estos pasos en la serie de publicaciones #StataProgramming.

Use esta estructura a tu favor. Para hacer que su comando sea fácil de usar, diséñelo para tener la sintaxis predecible implementada en otros comandos y para que funcione en el marco de estimación-postestimación. Esta tarea es mucho más fácil de lo que parece. De hecho, es simplemente fácil. El lenguaje Stata le dirige en esta dirección.

Hecho y sin hacer
Le enseñaré cómo programar un comando de estimación en Stata en la serie #StataProgramming. También le mostraré cómo funciona el trabajo numérico en Mata. Comenté los siguientes puntos, en este primer post.
  1. La estructura predecible de la sintaxis de Stata hace que Stata sea fácil de usar. Debes emular esta estructura, para que tus comandos sean fáciles de usar.
  2. El marco de estimación-postestimación simplifica la inferencia y la estimación avanzada. Es fácil para usted hacer que su comando funcione con este marco.
  3. Los resultados de la estimación almacenados en e(), y el comando predict, son el pegamento que mantiene el marco de estimación-postestimación juntos.
En la siguiente publicación, discuto las herramientas de programación en do-file que usaré posteriormente para el análisis sintáctico de la entrada del comando.

Referencias
Cameron, A. C., and P. K. Trivedi. 2010. Microeconometrics Using Stata. Revised ed. College Station, Texas: Stata Press.
Long, J. S., and J. Freese. 2014. Regression models for categorical dependent variables using Stata. 3rd ed. College Station, Texas: Stata Press.


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viernes, 23 de noviembre de 2018

Obteniendo datos de la NBA en Stata

Por Kevin Crow, Desarrollador de Software Senior.


Desde que nuestro interno, Chris Hassell, terminó nfl2stata antes de lo esperado, siguió adelante y creó otro comando para raspar en la web https://stats.nba.com y obtener información sobre la NBA. El comando es nba2stata. Para instalar el tipo de comando escriba:



Cuando Chris escribió el comando por primera vez, supe que quería ver cómo el tiro de tres puntos ha cambiado la forma en que se juega el juego. Por ejemplo, puedo encontrar el mejor tirador de tres puntos de la temporada pasada.



O puedo verificar el porcentaje de tiros de tres puntos de un jugador en temporada regular durante los últimos cinco años.



O puedo ver cómo el porcentaje en tiros de tres puntos afecta la probabilidad de ganar de tu equipo favorito.



nba2stata es genial si está planeando hacer un análisis profesional de baloncesto. Aunque este comando parece idéntico a nfl2stata, no lo es. El comando funciona de manera muy diferente.


Web Scraping JSON

En nuestra última publicación del blog, hablamos sobre el raspado web de https://www.nfl.com y la extracción de datos de las páginas HTML. Los datos de la NBA son diferentes. Puede acceder a los datos a través de objetos JSON desde https://stats.nba.com. JSON es un formato de datos ligero. Este formato de datos es fácil de analizar; por lo tanto, no tenemos un comando para raspar estos datos. Raspamos y cargamos estos datos sobre la marcha.

Los derechos de autor de la NBA son similares a los de la NFL; puede utilizar una copia personal de los datos en su computadora personal. Si "usa, muestra o publica" cualquier cosa usando estos datos, debe incluir "una atribución prominente a http://www.nba.com”. Otra diferencia es que los datos de la NBA almacenados en http://stats.nba.com pueden remontarse a la década de 1960, según el equipo.


Comando

Solo hay cuatro subcomandos para nba2stata, aunque podríamos haber desarrollado más. Chris tuvo que volver a la escuela.

Para cargar los datos estadísticos del jugador en Stata, use

Para cargar datos del perfil del jugador en Stata, use

Para cargar datos del equipo en Stata, use

Para cargar datos de la lista de equipo en Stata, use


Al igual que con nfl2stata, deberá usar comandos de Stata como collapse, gsort y merge para generar las estadísticas, ordenar los datos y unir dos o más conjuntos de datos de la NBA para examinarlos.


Ejemplos

Una cosa de la que siempre tengo curiosidad es qué equipos universitarios producen la mayoría de los jugadores de la NBA. Esto es fácil de averiguar utilizando nba2stata, collapse y gsort.



Debido a la cantidad de datos obtenidos, es posible que desee guardar los datos del perfil del jugador después de obtenerlos, ya que la descarga lleva tiempo. En mi máquina, tomó aproximadamente una hora. El tiempo depende en gran medida de la cantidad de datos que se deben obtener. En el caso anterior, son todos los datos de los perfiles de los jugadores de la NBA.

Otro ejemplo interesante sería encontrar los equipos más antiguos y más jóvenes en la NBA. Puedes usar la lista del equipo para hacer esto.



Implementación

Una vez más, Chris usó los plugins de Java en Stata y Gson para escribir la mayoría del comando.


Acceda al artículo original aquí.

Para cualquier información comercial de Stata, mandenos un correo a info@multion.com y con gusto lo atenderemos.


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miércoles, 31 de octubre de 2018

Colapsando bases de datos en Stata

Hoy en nuestro blog daremos un breve recorrido por las opciones que tiene Stata para que podamos colapsar bases de datos a través del comando collapse, pues a veces resulta de mayor utilidad las estadísticas descriptivas de nuestras variables, así como sus características y con este comando podremos obtener una nueva base de datos a partir de estas.


A continuación, abrimos una base que contiene las características de la estadística de sacrificio de ganado 
según la especie:


Las variables Año y Mes son variables de texto que identifican el año y mes de las cifras de nuestras variables, donde podemos observar que tenemos cuatro especies (bovino, porcino, ovino y caprino) por número de cabezas y, para cada una de ellas tenemos la producción medida en toneladas y el valor de la producción medido en miles de pesos[1]. A través de ejecutar el comando summarize podemos observar estadística descriptiva de nuestras variables a lo largo de toda la muestra; sin embargo, utilizaremos collapse para producir nuevas bases de datos según nuestros requerimientos.


Nuestro primer paso es utilizar el comando de manera sencilla:


Al utilizar simplemente el comando seguido de una lista de variables obtenemos que nuestra base de datos ha colapsado a sólo cuatro datos: el promedio de cabezas de ganado por especie. Estos datos son los mismos que observamos en la salida del comando summarize.

Por lo cual, la opción que viene predeterminada en el comando collapse calcula los promedios de las variables especificadas. De tal forma, nosotros podemos especificar qué estadístico deseamos que se calcula al realizar la contracción de la base original; a continuación, indicaremos que necesitamos la sumatoria de las variables con la especificación (sum) antecediendo a la lista de variables, así, este estadístico será calculado para cada una de las variables hasta que Stata encuentre una nueva especificación.


Esto resulta de mayor utilidad cuando introducimos mayores especificaciones, tal como la siguiente.


En la nueva base obtuvimos la sumatoria anual de cabezas de ganado de las cuatro especies, gracias a la opción by() pudimos referirle a Stata la variable que tenía incluida las categorías por las cuales debíamos realizar el colapso de datos. Nuestra base cuenta con una observación más que contiene solo casillas en blanco, de ahí que la primera fila contenga el valor faltante (.) y sus valores correspondientes (0).


Como se mencionó líneas atrás, Stata aplicará el estadístico indicado a la lista de variables hasta que encuentre una nueva especificación; sin embargo, no podemos utilizar dos veces una variable existente en nuestra base original, pues Stata arrojará el siguiente error:


Por ello, podemos crear nuevas variables a partir de las que tenemos en nuestra base original, pero nombrándolas de distinta manera.


En esta ocasión hemos nombrado nuevas variables (vp_*), en las que se calcula la media ((mean)), en base a nuestras variables de valor por especie originales (Valor*).

Por último, también podemos realizar el colapso de información utilizando expresiones condicionales como if.



Gracias por leernos. Espere pronto la próxima entrada.

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viernes, 28 de septiembre de 2018

Obteniendo datos de la NFL en Stata

Esta es una traducción basada en la publicación original de Kevin Crow, Senior Software Developer.


La temporada de fútbol está a la vuelta de la esquina, y no podría estar más emocionado. Tenemos una liga de fútbol de fantasía bastante competitiva de StataCorp. Siempre busco una ventaja en nuestra liga, así que desafié a uno de nuestros pasantes, Chris Hassell, a escribir un comando para buscar en la web http://www.nfl.com los datos de la NFL. El nuevo comando es nfl2stata.

Para instalar el comando, escriba:



Con este nuevo comando, puede encontrar fácilmente a los corredores que tuvieron más touchdowns la temporada pasada,



Puede encontrar los mejores 5 pateadores de gol de campo (por goles de campo realizados) de la temporada pasada.



Puede generar un gráfico de los mejores líderes en pases de la última temporada regular.




Hay muchos datos interesantes por recorrer, especialmente si te interesa el fútbol de fantasía, como a mí. Aunque esto parece un comando simple, en realidad no lo es, debido al tiempo que lleva buscar, analizar y cargar los datos desde http://www.nfl.com  a través del web scraping.


Web scraping


Es posible que haya oído hablar del término "web scraping". Una simple definición de web scraping es extraer datos de sitios web. La mayoría de las veces, los derechos de autor de un sitio web impiden que las personas distribuyan los datos obtenidos de su sitio web, pero puede usar una copia personal de los datos en su computadora personal. Esto es lo que dicen los derechos de autor de la NFL. Debido a esto, los usuarios deben “raspar” el sitio web ellos mismos. Para hacer esto para los datos de la NFL, escriba:



Este comando raspará todos los datos desde 2009 hasta el año actual y guardará los datos como base de datos en formato Stata en su computadora local en la ruta de acceso a los archivos ado. Específicamente, los guardará en su directorio PLUS donde los comandos nfl2stata estarán disponibles. El primer año de datos de la NFL almacenado en http://www.nfl.com es 2009. Actualmente, no hay datos para raspar antes de esto. El web scraping es un proceso costoso y lento. Dependiendo de varios factores (velocidad de la computadora, memoria de la computadora, conexión de red, etc.), este raspado inicial de datos puede tardar horas en completarse. Es posible que desee ejecutar el comando anterior durante la noche. Una vez que haya raspado los datos históricos, puede simplemente escribir:



La actualización de las bases almacenadas localmente con los datos de la semana actual se ejecuta más rápido.

A partir de la redacción de este blog, el comando de raspado funciona, pero si la NFL cambia el formato de la página HTML, el comando se romperá, y si esto sucede, lo corregiremos si podemos. Además, los datos que se eliminan cambiarán con el tiempo a medida que la NFL actualice los datos anteriores en su sitio, por lo que a veces los datos que recopiló hace unas semanas no coincidirán con los que ve en el sitio web de ESPN o NFL. Además, a veces los datos pueden existir en más de un lugar y pueden ser inconsistentes dado que un sitio se actualiza las estadísticas y otros no. Puede volver a raspar los datos utilizando nfl2stata scrape, season (_all) replace para crear nuevas bases de datos limpias. Estos problemas son los que hacen que el web scraping sea un proceso volátil.


Comando

El comando nfl2stata scrape produce bases de datos de: juego, resumen de juego, jugada por jugada, jugador, perfil de jugador, lista y equipo para cada año. Para cargar esos datos en Stata, debe usar los siguientes comandos:

Para cargar datos de juego por juego en Stata, use:


Para cargar datos del resumen del juego en Stata, use:


Para cargar datos de jugada por jugada en Stata, use:


Para cargar datos de un jugador especifico en Stata, use:


Para cargar datos del perfil de jugador en Stata, use:


Para cargar datos de la lista de equipo en Stata, use:


Para cargar datos del equipo juego por juego en Stata, use:



Cada uno de estos comandos buscan su respectiva base de datos. A menudo necesitará usar comandos de Stata como collapse, gsort y merge para generar las estadísticas, ordenar los datos y fusionar dos o más datasets de la NFL para examinar los datos. Veamos algunos ejemplos más.


Ejemplos


Descubrí que los dos comandos de Stata que uso con mayor frecuencia con estos datos son gsort, que ordena los datos en orden ascendente o descendente, y collapse, lo que hace un conjunto de datos de estadísticas de resumen. collapse es especialmente útil cuando se trabaja con datos de múltiples juegos o múltiples temporadas. Por ejemplo, para saber qué receptor abierto líderó la NFL en recepciones el año pasado, escribiría:



A veces, necesita fusionar dos o más bases de datos NFL para responder algunas preguntas sobre los datos. Por ejemplo, para encontrar el peso promedio de un corredor de la NFL en los últimos nueve años, debe fusionar los datos de la lista y los datos del perfil para obtener la posición del jugador y las variables de peso del jugador juntas en el mismo conjunto de datos. Por ejemplo, escriba:



Para encontrar quién lideró a la NFL en recepciones o carreras, necesita fusionar todos los datos de jugadores ofensivos en un solo conjunto de datos. Por ejemplo, para enumerar a los líderes de recepción escriba:




Implementación

Chris usó los complementos Java de Stata para escribir la mayoría del comando. Las otras librerías Java que él usó para escribir el comando son:



Hay una gran cantidad de bibliotecas de Java disponibles para web scraping. Estos son solo los que usamos.

Si desea acceder al artículo original, de clic aquí.

Gracias por leer una entrada más de nuestro blog. Le invitamos continuar al pendiente de este blog y de nuestras redes sociales en las que encontrará descuentos, lanzamientos y artículos de su interés. ¡Hasta la próxima entrada!



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jueves, 13 de septiembre de 2018

Uniendo las bases de datos de la ENIGH en Stata

En esta nueva entrada de nuestro blog daremos un recorrido por las opciones que tiene Stata para que podamos fusionar bases de datos a través del comando merge, ampliamente utilizado por aquellos que trabajan con microdatos.

El comando merge une las observaciones contenidos en la base de datos en la que se trabaja en el momento, a esta base la llamaremos base maestra, con otra base de datos, a esta la llamaremos base de uso; estas bases deben de coincidir en al menos una variable en común, que llamaremos llave. Entonces, podremos utilizar este comando para agregar nuevas variables provenientes de un segundo conjunto de datos a nuestras observaciones existentes en la base de datos que estemos trabajando, asimismo, podemos agregar simultáneamente nuevas observaciones y variables, siempre y cuando exista una llave que pueda relacionarse a las nuevas observaciones.

Para estos efectos, merge realiza cuatro tipos de uniones respecto a la o las variables llave contenidas en las bases que deseemos unir; estas son: uno a uno, uno a muchos, muchos a uno, y muchos a muchos. La sintaxis para este comando requiere que se especifique el nombre de las variables llave (varlist) y el nombre o ubicación de la base de uso (filename); según el tipo de unión que se realizará, la sintaxis será la siguiente:


  • Unión uno a uno
    merge  1:1  varlist   using     filename
  • Unión muchos a uno merge m:1 varlist using   filename
  • Unión uno a muchos merge  1:m   varlist  using     filename
  • Unión muchos a muchos merge m:m  varlist  using     filename


Todos estos comandos crean una nueva variable que contiene códigos numéricos relacionados con la fuente y el contenido de cada observación de la base de datos que resulta de la unión, por la cual la llamaremos base resultado.

Ahora bien, pensemos en un caso práctico: la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares en México. La fuente de información, el Instituto Nacional de Estadistica y Geografía, ofrece 12 bases de datos donde se recolecta la información; en el diseño muestral de la encuesta toman en cuenta las viviendas, los hogares y a las personas como nivel de desagregación de la información, por lo cual cada base de datos cuenta con al menos un nivel de desagregación; estas variables, identificadas con un folio, serán nuestras variables llave (folioviv, foliohog, numren).


A continuación, ejemplificaremos la unión uno a uno. Abriremos la base “hogares”, contiene características de los hogares que habitan los integrantes de los mismos.

. use hogares.dta

. describe, short

Con la opción short, Stata nos arrojará una descripción corta de la base de datos, pues para fines de esta entrada sólo nos interesa saber el número de observaciones (70,311).

Contains data from C:\Blog\hogares.dta
obs:        70,311                         
vars:           137                          
size:    37,475,763                         

Sorted by:


Las variables llave con las que cuenta esta base son folioviv y foliohog. La única base que, sin hacer modificaciones a ninguna de ellas, podemos unir uno a uno es “concentradohogar”, ya que su nivel de desagregación es a nivel hogar. Como paréntesis, cerraremos nuestra base hogares para poder echar un vistazo a la base concentradohogar para después volver a abrirla.

. use concentradohogar.dta, clear
. des, short

Contains data from C:\Blog\concentradohogar.dta
obs:        70,311                         
vars:           127                         
size:    68,131,359                         
Sorted by:


. use hogares

En la base concentradohogar se encuentran las variables construidas a partir de las otras bases de datos de la ENIGH. Tenemos el mismo número de observaciones debido a que en ambas bases los hogares son la unidad de observación, por lo cual podemos realizar la unión uno a uno de la siguiente manera:

. merge 1:1 folioviv foliohog using concentradohogar


Stata despliega un breve informe del proceso de unión, en donde detalla cuántas observaciones se unieron. En nuestro caso, las 70,311 observaciones se unieron; los caracteres que aparecen entre paréntesis son los códigos que tiene la variable creada durante la unión para identificar la fuente de las observaciones en la base resultado, siendo (_merge==3) el código que informa que la observación aparece originalmente tanto en la base maestra como en la base de uso. Por lo cual podemos estar seguros de que en ambas bases las variables llaves son identificadores únicos de los hogares.


Ahora contamos con:

. d, short

Contains data from hogares.dta
obs:        70,311                  
vars:           263                 
size:   104,904,012                 
Sorted by: folioviv  foliohog
Note: Dataset has changed since  last   saved.


Las mismas 70,311 observaciones (hogares), 263 variables (137 de la base maestra más 127 de la base de uso) y, podemos percatarnos de una nota que nos dice que la base ahora ha ordenado las observaciones de menor a mayor según las variables llave folioviv y foliohog; esto siempre ocurre para este tipo de unión ya que sólo hay observaciones que coinciden en ambas bases.

Las observaciones se han unido a la base maestra (en memoria) sin afectar la base de uso (guardada en disco).


Ahora supongamos que queremos añadir a nuestra base la información de los habitantes de los hogares, por lo tanto, nuestra siguiente base de uso será la base de “población”. Veamos qué contiene:

. preserve
. use poblacion, clear
. d, s

Contains data from poblacion.dta
obs:       257,805                         
vars:           178                         
size:   110,340,540                         
Sorted by:

. restore

Contamos con 257,805 observaciones pues ahora la unidad de observación son las personas, además nuestra base “poblacion” cuenta con una llave adicional (numren), la cual identifica a las personas dentro del hogar y reporta en primer lugar al jefe del hogar con el valor “01”. Por esta razón, debemos crear en nuestra base maestra la variable numren que identifica al jefe de hogar como la persona cuyas características tienen el valor de cada variable en la base maestra.

. generate numren=”01”

Una vez creada nuestra variable procedemos a realizar la unión de bases uno a muchos, debido a que en la base de uso se repiten los valores de nuestras variables llave folioviv y foliohog para los demás integrantes del hogar y no sólo para el jefe de hogar, sin embargo tenemos en la base maestra información especifica del jefe de hogar que sólo debe unirse a esta observación y no duplicarse para los demás integrantes, por esto adicionamos la variable llave numren como identificador en ambas bases.


. merge 1:m folioviv foliohog numren using poblacion, generate(_merge2)


Como lo mencionamos anteriormente, merge crea una variable para identificar la fuente de las observaciones, pero nosotros ya tenemos una variable llamada _merge, que es el nombre que por defecto se le da; por esta razón especificamos el nombre de la segunda variable _merge a través de la opción generate(_merge2), en donde _merge2 es el nombre que hemos decidido brindarle a la variable. Ahora nos percatamos que hay observaciones que no han coincidido por completo, siendo estas 187,494 provenientes de la base de uso (_merge2==2), 0 de la base maestra (_merge2==1), pero 70,311 han coincidido en ambas bases (_merge2==3) siendo estos los jefes de hogar. Veamos una descripción corta de la base actual:

. d,s

Contains data from hogares.dta
obs:       257,805                  
vars:           440                 
size:   492,407,550                 
Sorted by:
Note: Dataset has changed since  last   saved.


Es importante mencionar que ordenar las observaciones de las bases o no hacerlo, no altera el producto de la unión de bases ya que el comando merge realiza un ordenamiento de forma interna para ser más eficiente; si la base de uso no está ordenada, Stata crea una copia temporal para ordenarla y así asegurar que la forma en que esté ordenada la base guardada en disco no sea afectada. Sin embargo, la base resultado que observamos no se encuentra ordenada, ya que primero observamos el ordenamiento que teníamos previamente con la unión 1:1, por folioviv y foliohog, y después tendremos las observaciones de las demás personas que no son jefes de hogar.


Guardaremos esta base resultado de dos procesos de unión con un nuevo nombre para que no se vean afectadas las bases en originales guardadas en disco.

. save “C:\Blog\concen_hog_per.dta”


Ahora abriremos la base “ingresos”, la cual permite identificar los ingresos y percepciones financieras y de capital de cada uno de los integrantes del hogar, por diversos conceptos. Dada su construcción, tenemos que el nivel de desagregación de esta base es por concepto de ingreso, por lo cual encontraremos que cada individuo puede tener más de una observación que identifique la fuente de sus ingresos; también observaremos que no tendremos a todas las personas en esta base ya que no todas perciben ingresos. Veamos la información breve de esta base:

. use ingresos, clear
. d,s


Contains data from C:\Blog\ingresos.dta
obs:       334,337                         
vars:            17                         
size:    28,418,645                         
Sorted by:


Como podemos observar, ahora contamos con un mayor número de observaciones y sólo 17 variables. Procederemos a hacer la unión de bases tipo muchos a uno, ya que la base maestra cuenta con muchas observaciones para una sola combinación de llaves única (folioviv, foliohog y numren), mientras que la base de uso sí cuenta con una sola observación para una combinación única de variables llave.

. merge m:1 folio* numren using “C:\Blog\concen_hog_per.dta”, generate(_merge3)


Tenemos 82,686 personas en la base de uso que no cuentan con ninguna fuente de ingreso; de la base maestra claramente todas encontraron una combinación de llaves iguales a las propias. En este ejemplo, decidimos especificar la ruta donde se puede encontrar la base de uso en vez de sólo especificar su nombre. También, podrán notar el asterisco seguido de la palabra folio, esto se puede hacer para que Stata reconozca que toda variable que inicie con la palabra folio debe ser considerada para ejecutar el comando respectivo, en nuestro caso, podemos hacerlo con seguridad ya que sólo tenemos dos variables que inician con tal palabra: folioviv y foliohog.

Como paso final, se puede dar orden a las observaciones para que esté visiblemente ordenada cada vivienda con cada uno de sus hogares, por las personas que habitan determinado hogar, así como los ingresos de las personas que los perciben.

. sort folio* numren parentesco sexo edad clave



Esta es nuestra base resultado final, en la cual pudimos realizar tres tipos de unión de bases de datos, sólo procedemos a guardarla.

. save “C:\Blog\BaseResultado.dta"


Es importante mencionar que realizar una unión del tipo muchos a muchos es probablemente una mala idea, ya que es probable que se haya perdido de vista una o más variables llave que puedan ser usadas como identificadoras de las observaciones dentro de grupos.

El comando merge cuenta con una serie de opciones que son de gran utilidad al depurar nuestras bases, ya que en este ejercicio unimos las bases con todas sus variables, dejando una base con las siguientes características:

Contains data from BaseResultado.dta
obs:       417,023         
vars:          455      13 Sep 2018 10:13
size:   826,956,609        
Sorted by: folioviv  foliohog  numren



Gracias por leernos, nos vemos en la próxima entrada.

Esta entrada fue escrita y desarrollada por nuestro Esp. Ángel Cruz. Si tienes alguna duda, su correo es acruz@multion.com


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