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如何处理离群值:winsor 还是直接cut?

 张春强2022 2017-02-14
缩尾处理


在实证研究中,经常会存在少数几个异常值(离群值)影响估计结果的担忧。在样本充足的情况下,我们可以选择对其直接删除;在样本限制的情况下,个人建议进行缩尾处理。那么什么是缩尾处理呢?

举个例子:对变量进行上下1%的缩尾处理指的是,如果一个样本某变量的值大于该变量的99分位数,则该样本的值被强制指定为99分位数的值;类似的,如果一个样本某变量的值小于该变量的1分位数,则该样本该变量的值被强制指定为1分位数对应的值。


Winsor or Trim

Stata内置的winsor命令只能对样本进行对称的缩尾处理,且每次只能处理一个变量。如果我们想对样本进行一端缩尾或者直接删除尾部极端样本,该使用什么命令呢?winsor2

Winsor

winsor2 是一个外部用户编写的命令,主要功能是可以同时对多个变量进行缩尾(winsorize)或修剪(trim)处理。

01
Syntax

winsor2 varlist [if] [in], [ suffix(string) replace trim cuts(# #) by(groupvar) label ]

suffix(): 设置处理后新变量的后缀名,默认的后缀名为_w  _tr;

replace: 替换原有变量;

trim: 将特定分位数上下的数值替换为缺失值;

cuts(# #): 在具体的分位数上下进行缩尾或者修剪处理。如,cut(1 98)表示对变量数值在1分位数以下和98分位数以上的样本进行处理;

by: 分组处理;

label: 为新变量加标签。


02
Examples

ssc install winsor2

sysuse nlsw88, clear

(1) 不加option选项时,默认对变量进行上下1%的缩尾处理,同时生成后缀名为_w的新变量;

winsor2 wage ttl_exp

(2) 进行上下0.5%的缩尾处理,并覆盖原始数值

winsor2 wage ttl_exp, cuts(0.5 99.5) replace

(3) 1%分位以下的数值和99分位以上的数值进行修剪处理

winsor2 wage age hours, cuts(1 99) trim

(4) 仅仅对tenure变量的上1%数值进行缩尾处理,并覆盖原始数值

winsor2 tenure, cuts(0 99) replace



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