本文作者：余术玲
文字编辑：李钊颖
技术总编：李朋冲
最近，小编从
CSMAR
数据库上下载了一些财务报表，把它导入到
Stata
以后，发现，由于科学计数法的问题，数据的精度有所变化，该怎么去处理这些问题呢？
这涉及到
Stata
中的
数值型转换
问题。在初学
Stata
时，需要经常区分变量的类型。与一些统计程序包不同的是，
Stata
支持大量的变量类型。
Stata
通常把变量划分为三类：数值型，字符型和日期型。今天小编将结合
format
为大家详细介绍
Stata
中的数值型。
一．
Stata
中的数值型
1. 1 Stata
中的数值型概念
Stata
中的数值型变量用
0,1,2
…9
和小数点
“.”
与
+
、
-
（正负号）来表示，另外还有科学计数法表示的数据，如
5.2718E+10
，意思是
5.2718*10
10
，
5.2e-2
表示
5.2*10
-2
。
数值型变量按其精度区分，有
5
种类型：
byte
表示占
1
个字节，介于
-127
和
100
之间的整数；
int
表示占
2
个字节，介于
-32,767
与
32,740
之间的整数；
long
表示占
4
个字节，介于
-2,147,483,647
和
2,147,483,620
之间的整数；
float
存储的变量的
字节数
也是
4
位；
double
存储的变量的
字节数
是
8
位。
几种数值类型的取值范围和字节大小如下表所示：
当运算精度要求很高的时候，需要将变量设置成浮点型
(float)
或双精度型
(double)
。需要注意的是，
1
和
1.0000
的精度是不同的，前者在
(0.5,1.5)
区间内近似，而后者在
(0.99995,1.00005)
区间内近似。
若多次运算反复取四舍五入，精度较低时，将使计算误差迅速变大。然而，精度提高时，占用的内存资源也对应增多。
1.2
结合数据介绍数值型
在
Stata
中生成一个新变量，观测值取数值，这个观测值默认类型是浮点型。如下程序：
clear allset obs 1gen a = 99 //生成一个新变量a，取值为99describe //描述数据集的属性信息
观察显示结果，
a
的
storage type
显示为
float
型。
compress
命令可以尽可能地减少数据的占用空间，有时候会改变数值类型，但是
compress
命令是在不损害信息的基础上压缩。如下程序：
compress //在不损害信息的基础上压缩，使数据占用空间尽可能小describe
变量
a
由
float
型变成了
byte
型，
byte
型的范围是
(
-127
，
100
)
，观测值
99
在
byte
范围内，储存空间只占一个字节。
当变量超出
byte
的范围时会自动转为
int
型：
观察显示结果，
a
由
byte
型变成了
int
型，因为
101
超出了
byte
型的范围，自动升为
int
型。
同理，当
a
取值超出
int
型范围时，会自动转换为
long
型。如下程序：
replace a = 32741describe
a
由
int
型变成
long
型，因为
32741
超出了
int
型的范围，自动升为
long
型。
二．数据显示格式：
format
format
只控制数据的显示格式，并不改变内存中数据的大小。通常的格式是
f
格式，也叫固定格式；
e
格式，指数格式（科学计数法），用于非常大或非常小的数字；
g
格式，也叫一般格式（数据的转换）。
Stata
会自动选择
f
格式或
e
格式，以达到更好的效果。下面结合具体的数据，介绍数值型变量的显示格式。
2.1%#w.#df格式
%#w.#df
这个格式是我们经常遇到的数值型变量格式，
%
为固定用法。在
Stata
中，数值和字符串的格式默认都是右对齐的，想要左对齐，在
%
后加一个负号即可。我们通过一个例子来介绍，首先生成
10
个数，程序及结果如下：
clearinput v10.00123450.01234560.12345671.234567812.3456789123.4567891234.567812345.1234123456.781234567.89endgen v2 = v1gen v3 = v1gen v4 = v1gen v5 = -v1format %4.3f v2format %8.3f v3format %-09.3f v4format %8.3f v5list v1 v2 v3 v4 v5
生成数据的默认格式是%9.0g，通过对比，我们可以清楚地看出，在%#w.#df格式中，
#w表示字节长度
，
#d表示保留几位小数
，这里需要注意以下几点：
第一，对比v2和v3我们发现两个输出数据一模一样，然而一个格式是%4.3f，另一个格式是%8.3f，这是为什么呢？
原来在%#w.#df格式中，
当字节长度#w小于8时，默认把8当作字节长度
。
第二，从上图我们可以发现v3的第8，9，10行都是%#w.#de格式，这是因为，
如果数值的长度超过设置的#w
，则会显示
科学记数法格式
。
第三，对比v3和v5，都是%8.3f格式，第7行v3是1234.568，v5是-1.2 e+03，说明
负号也会占一个字节长度
。
第四，由于v4变量显示格式为format %-09.3f ，加了一个负号，所以由默认的右对齐变成了左对齐，并且如果位数不够，还会在数字前面补零。
第五，在类似%#w.#df格式中，#w一定得大于#d，要不然会报错。
2.2%#w.#dg
格式
初学者会对
%#w.#df
和
%#w.#dg
两个格式傻傻分不清。这些都不是问题，小编带大家一睹其庐山真面目。键入以下命令：
format %7.0g v2format %9.2g v3format %9.6g v4format %9.0g v5list v1 v2 v3 v4 v5
运行结果如下：
对于
%#w.#dg
格式，
#w
代表字节长度为
#w
，
#d
表示保留
#d
个有效数字。如果
#d
等于
0
，则显示最大字节长度为
#w
的格式。如果
#d
不等于
0
，则显示
#d
个有效数字。
#d
针对的是小数，所以
#d
小于整数的位数时，整数部分都会显示出来。
这里值得注意的是，在
%#w.#dg
格式中，会给符号留一个字节位置，所以对
v5
的前九行显示了七个数字，一个小数点和一个负号，正好等于最大字节长度——九个字节长度，第十行显示了一个空格，一个负号和七个数字，也是九个字节长度。另外，对于
v1
的前三行，小数点左边其实是
0
，也占了一个字节，所以
v1
的前三行显示了八个数字，一个小数点，等于最大字节长度
9
。
2.3%#w.#dgc
和
%#w.#dfc
格式
其中的
c
为
comma
的意思，表示对整数部分，每三位数间用逗号隔开。敲入以下程序：
format %12.2fc v2format %12.0gc v3list v1 v2 v3
结果：
以
%#w.#dfc
格式为例，
%#w.#dfc
格式和
%#w.#df
格式的区别在于多相应数量的千分符。从上图中，我们可以清楚看出，
v2
、
v3
的第
10
行数字多了两个千分符。
三．结合数据解决精度问题
在文章开头，小编提到把
Excel
表格导入到
Stata
中，由于科学计数法的问题，会导致数据有所变化（精度问题），这时可以通过数据显示格式来解决。小编从国泰安上面下载整理了万科在
2016
年第
2
、
3
季度的利润表数据，原始数据如下截图：
clear allimport excel using 万科2016年2-3季度利润表.xls //导入万科2016年第2-3季度利润表.xlsbr
导入之后：
对比发现，导入后的数据和原始数据精度不一样。原始数据
D
变量的第一个观测值是
117054800129.06
，导入到
Stata
中变成了
1.171*10
11
。在研究中如果解决不好数据的精度问题，会导致误差增大，原始数据每一个观测值都是小数点后保留两位小数，所以我们需要用
format
来重新调整导入到
Stata
中的数据，增大
D
变量显示的字节长度，可以使得数据完全显示，同时小数点后保留两位小数。程序如下：
format D %20.2f //用format显示D变量的格式，字节长度为20，小数点后保留两位小数。
以科学计数法表示的较大整数，输入到
Stata
中后，通过
format
来调整
Stata
中数值字节长度，使数据显示和原始一样。
以上就是小编为大家介绍的
Stata
中的数值型与数据显示格式
format
，希望对大家有所帮助。
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