这个很好用。

谢谢了，我试一下

具体怎么用，还有点不明白？能举个实例

我介紹一個結合gen與operator的方法

假設
id age schooling
1   20     9
2   50     16
3   30     12

如果要age大於30歲且schooling大於12年的0-1變量(dummy)
請輸入
gen dummy=age>30&schooling>12

資料變成如下
id age schooling dummy
1   20    9             0
2   50    16           1
3   30    12           0

至於年度虛擬0-1變量也是一樣的方法,看您想怎麼做

感谢各位的精彩解答。

谢谢解答啊

生成年度虚拟（dummy）变量通常是为了在回归分析中考虑时间效应。在Stata中，可以使用以下步骤生成这样的变量：

假设你的数据集中的日期或年份字段叫做`year`。

1. **确认你的数据是按时间排序**：首先需要确保你的数据按照你想要创建年度虚拟变量的时间序列已正确排序。如果未排序，则需运行 `sort year` 来对数据进行排序。

2. **生成年度虚拟变量**：
   你可以使用循环语句来为每一年生成一个0-1（dummy）变量。下面是一个示例代码：

```stata
forvalues yr = 2000/2023 {
    gen year`yr' = 0 if missing(year)
    replace year`yr' = 1 if year == `yr'
}
```

这里，我们从2000年开始，到2023年结束生成了虚拟变量。你可以根据你的数据集中的实际年度范围进行调整。

3. **检查生成的变量**：运行 `list year* in 1/5` 可以查看前几行中生成的年度虚拟变量的状态，确认是否正确生成了这些变量。

回到你给出的例子：

```stata
use http://www.stata-press.com/data/r10/abdata, clear
format yr %4.0f
encode yr, gen(year)
tab year if !mi(year)
forvalues i = 0/2 {
    qui tab year if group == `i'
    di "`i'  `r(N)'"
}
gen yrgroup = .
replace yrgroup = _n if group == 0 & !mi(year) & _n <=14
replace yrgroup = _n -15 if group == 1 & !mi(year)
qui tab yrgroup, mi
label define yrgrp -1 "missing" 1 "2000" ... 14 "2013"
label values yrgroup yrgrp
tab year yrgroup, mi mlabel
```

在这个例子中，数据集`abdata`被使用，并处理了`yr`字段以生成年度虚拟变量。但是请注意，这个过程并非直接生成一系列的0-1年份变量，而是对`yr`字段进行了编码和分组处理，创建了一个新的`yrgroup`变量，用于表示不同的时间段或年度组。

在实际应用中，你可能不需要如此复杂的过程来仅生成基本的年度虚拟变量。上述代码展示了如何根据特定条件（如`group`）对数据进行更复杂的分类和标签化。

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