Data STATA

 

3. Apa itu Menu "Data" pada STATA?

Data adalah menu untuk melihat, mengelola, mengubah, dan menyusun dataset. Hampir semua pekerjaan data management ada di sini. Menu ini setara dengan fungsi seperti Generate Series di EViews atau pengolahan data di SPSS.

Sub-Menu dalam Menu Data

1. Describe Data
Melihat struktur dan isi dataset.

• Describe data in memory: jumlah observasi, jumlah variabel, tipe, format, dan label (describe).
• Describe data contents (codebook): ringkasan rinci tiap variabel (codebook).
• Summary statistics: statistik ringkas (summarize).
• Table of summary statistics (summarize): statistik per kelompok.
• Inspect variables: histogram mini dan jumlah nilai hilang (inspect).
• List data: menampilkan nilai data (list).
• Compactly list variable names: daftar nama variabel (lookfor, describe, simple).
• Data Editor (Edit) dan Data Editor (Browse): tampilan spreadsheet.

2. Create or Change Data
Menu paling sering dipakai untuk membuat dan mengubah variabel.

• Create new variable (generate): contoh gen lny = ln(y).
• Create new variable (extended) (egen): fungsi lanjutan seperti rata-rata, jumlah, dan rank per kelompok. Contoh egen rata = mean(x), by(kelompok).
• Change contents of variable (replace): mengubah nilai variabel. Contoh replace x = . if x < 0.
• Other variable-transformation commands:
  • Recode categorical variable (recode).
  • Rename group of variables (rename).
  • Convert variables from string to numeric (destring) dan numeric to string (tostring).
  • Encode value labels from string variable (encode), Decode strings from labeled numeric variable (decode).
  • Create indicator (dummy) variables (tabulate, generate()).
  • Rank observations (egen rank), Compute lags and leads.
  • Convert date strings to date (generate ... = date()).
• Change data in memory (data editor).
• Drop or keep observations / variables: Drop variables or observations (drop) dan Keep variables or observations (keep).
• Label:
  • Label dataset, Label variable (label variable).
  • Define value labels (label define) dan Assign value labels to variable (label values).
• Add note / Notes utilities (notes).

3. Variables Manager
Jendela untuk mengelola variabel secara visual: mengubah nama, label, tipe, format, dan value label banyak variabel sekaligus.

4. Data Utilities

• Sort (sort): mengurutkan observasi.
• Reorder variables in dataset (order).
• Change dataset's variable type / compress (compress): memperkecil ukuran data.
• Sort within groups (bysort) dan Execute command by groups.
• Check for duplicates (duplicates report/drop/tag).
• Identify variables that uniquely identify observations (isid).
• Fill in missing values.

5. Combine Datasets

• Append datasets (append using): menambah observasi (menumpuk data ke bawah).
• Merge two datasets (merge 1:1, m:1, 1:m): menggabungkan variabel berdasarkan variabel kunci, misalnya ID dan tahun. Hasil gabungan dicek lewat variabel _merge.
• Join datasets (joinby): kombinasi semua pasangan observasi.
• Cross (form every pairwise combination) (cross).

6. Reshape and Collapse

• Convert data between wide and long (reshape wide / reshape long): mengubah bentuk data, misalnya dari format lebar ke format panjang untuk analisis panel.
• Make dataset of means, medians, etc. (collapse): meringkas data menjadi statistik per kelompok.
• Convert data to long form from wide, Stack data, Transpose, Expand, dan lainnya.

7. Matrices, ado language, Mata

• Matrices: membuat, menampilkan, dan mengubah matriks.
• Mata (matrix programming language): bahasa pemrograman matriks untuk perhitungan lanjutan.
• Other utilities: perintah macro, scalar, dan lainnya.

8. Other Utilities
Perintah umum seperti pengecekan tipe, manajemen memori, dan dokumentasi.

9. Data Sampling / Random Numbers

• Set random-number seed (set seed).
• Draw a random sample (sample).
• Create random data (runiform, rnormal).
• Bootstrap sampling.

10. Obs / Variables Management

• Set number of observations (set obs).
• Insert observations.

11. Other Dataset Operations

• Stack dataset (stack).
• Expand, Contract, Dta file handling.

Kenapa Menu Data Penting?

Kualitas hasil analisis bergantung pada data yang bersih. Di menu inilah Anda membuat variabel baru (log, dummy, selisih), menangani missing value, menggabungkan beberapa dataset (merge/append), serta mengubah bentuk data (reshape) sebelum estimasi. Sebagian besar waktu analisis di STATA justru habis di tahap ini.