计算每次观察的加权平均值(Stata)

Computing a weighted Average per observation (Stata)

我有以下两个变量,我正在尝试用每个观察值的个体权重来计算失业率。下面的第一个变量显示给每个受访者的权重,而第二个变量显示该人是否失业,其中 1 表示该个人失业,0 表示他们正在工作。最后,LF_status 以字符串格式表示劳动力状态。

dataex (ind_wt   unemp_status)   LF_status
.42645285         0                emp
 .11840937        1                unemp
 .11849173        0                emp
   1.49918        1                unemp

我采用了 Cyber​​nike 的 post,新创建的加权失业变量的值对于所有观察结果如下所示,这有意义吗?

egen unemployment_weighted= wtmean(unemp_status), weight(ind_wt)
dataex unemployment_weighted
.3786077
.3786077
.3786077
.3786077

您可以使用 SSC 的 _GWTMEAN 包来执行此操作。可能还有其他方法。

ssc install _gwtmean

egen wanted = wtmean(unemp_status), weight(ind_wt)

. list

     +--------------------------------+
     |   ind_wt   unemp_~s     wanted |
     |--------------------------------|
  1. | .4264528          0   .5549336 |
  2. | .1184094          .   .5549336 |
  3. | .1184917          0   .5549336 |
  4. |  1.49918          0   .5549336 |
  5. | .7357956          .   .5549336 |
     |--------------------------------|
  6. | .8300208          0   .5549336 |
  7. | 4.741648          0   .5549336 |
  8. | 9.495796          1   .5549336 |
     +--------------------------------+