STATA 小技巧 (1)：迴圈、命名與變數標籤
迴圈
迴圈（Loops）可能是程式語言中最具代表性的用法之一，好的迴圈不僅簡潔易讀，也可以很方便地進行修改。STATA 的迴圈主要有對數值的 forv ，以及對 item 的 foreach 。兩者的結構基本上一樣，Fig 2-6 各舉了一些簡單的範例與輸出結果。簡單來說，迴圈就是在指定的範圍內，如：1/5，也就是 1 2 3 4 5），依序將值帶入迴圈變數（iterating variable，i）中並且執行指令，如圖中的 display （印出值的簡單指令）。注意，迴圈內的指令是使用「{ }」包起來， 而迴圈內的迴圈變數 i 需要利用`、’ 包起來 （` i’）。相較於 forv ， foreach 很多時候是用來對一個 list 進行迴圈，例如 Fig 2-6對一堆變數或 <varlist>（price length weight）的標準化。我們其實也可以在迴圈內再包迴圈（nested loop），但建議把每一層的迴圈變數與 loop over 的對象給註記清楚。
好的迴圈可以讓 coding 更簡潔，但若缺乏適當的排版、命名與 comment 的話，反而容易造成許多困惑。¹最後補充一下，STATA 也可以寫其他程式語言常見的 while 迴圈以及 if-else 條件式，但多數時候 forv、foreach 就很夠用了。
變數命名
變數命名是一件非常簡單，卻值得花心思的事。好的命名邏輯可以省下許多查詢甚至 coding 的時間，尤其是我們可以利用「wildcard」來一口氣呼叫一堆變數（varlist）。修改變數名以及利用 wildcard 的方法列舉如下：
rename <var1> <var2>，可以將 var1 改名為 var2。rename (<varlist1>) (<varlist2>)，是進階版用法，可以一口氣更改許多變數的名稱（varlist1 -> varlist2）。<var>*，是一個varlist，代表所有以 var 開頭的變數。<v1>-<v10>，是一個varlist，代表 Variable Block（主界面右側）v1到 v10 之間的變數。建議使用前利用order將類似的變數排序在一起。
例 3 的 wildcard 有很多方便的運用，像是 sum <var>* 、 egen <var1> = rowmean(<var2>*) 。 因此，命名時不妨考慮幾點：
- 名稱能清楚反應變數內涵（self-explained）。
- 概念類似的變數可以加上同樣的字首 prefix 或字尾 suffix，以方便利用 wildcard。
- 名稱如果是短句（詞）的話，可以用大寫或底線
_來分隔單字，如 AvgScore、Mean_GPA，以增加可讀性。
變數標籤與類別標籤
這段會談到變數標籤與變數的類別標籤，這些東西也許不直接和清理與分析資料有關，但可以讓閱讀資料或結果呈現更明確好懂。標籤的概念是這樣的：首先， 每個變數都可以有標籤，給予變數更多的描述，這可以在主介面右側的 Variable Block 查看；此外，我們也可以給變數的「值」或是「類別」標籤，這通常用在類別變數上，因此我且稱為類別標籤，據此可以定義一個值與標籤的 mapping。事實上，這樣的 mapping 還挺常見的，像是問卷調查中，整數 1 到 5 也許會對應到某個選項，此外國家、城市等變數也很常使用整數或英文代碼來表示（通常要另外找譯碼簿查看具體內涵）。定義出值與類別標籤的對應關係，並套用在變數身上就可以完成類別化（在 data browser 中呈藍字）。類別化後的變數在 data browser 以及許多指令的輸出結果中，將以「類別標籤」呈現，但其在運算上仍然是數值喔！下列針對相關指令做些整理：
label var <var1> <string>，給<var1>標籤，標籤內容為字串<string>。label define <map_name> <value1> <label1> <value2> <label2> …，定義「值與類別標籤的 mapping」，比如說<value1>就被對應到標籤<label 1>。其中的<map_name>， 是這個 mapping 的名稱。label value <var> <map_name>，將定義的「值與類別標籤的 mapping」套用在<var>上。label dir，列出所有值與類別標籤的 mapping，<map_name>，的名稱。label list <map_name>，列出<map_name>值與類別標籤的對照情形。若沒有給<map_name>，則會列出所有<map_name>的對照情形。label drop <map name>，丟掉定義的 mapping。
這邊也許寫得有些拗口，但實際試試看就會知道怎麼回事了！請注意，「值與類別標籤」的值只適用於「整數」與「遺失值」。若想適用於字串變數，可以直接利用 2–2 提到的 encode 完成類別化，同時也給予類別標籤（see Fig 2–7 ）。對於連續的數值變數，我們需要先將其轉變為整數的數值變數（即間斷化），再進行類別化。我們可以用 gen 、 replace 完成，或是參考 recode 以及 egen 底下的函數 cut() 。
Fig 2-7 利用簡單的人造資料來展示 label 的實例與結果。有幾個值得注意的地方：
- female 的 missing 在 label 時是怎麼被處理的？因為未定義，所以也不會顯示在
label list中。 - 由 label list 可以得知，我們產生了兩個類別標籤：分別由
encode產生dep2以及由label define產生map_gender。 - 右下角的
tabstat是以類別標籤（male/female）顯示分組的，比起單純顯示 0、1 提供更多資訊，也更好讀懂。 encode是針對字串變數的類別化，以字串本身為類別標籤，新產生的數值變數dep2同時也是值與類別標籤 mapping 的名稱。由於dep2的整數值（代碼）不是我們手動指定的，有需要的話，正好可以利用label list dep2查詢。
[1]: 一些迴圈 coding 上的習慣：(1) 迴圈內的指令縮排；(2) 有意義的變數命名（self-explained，如 Fig 2-6 中的 var 代表的是 loop over 變數）；(3) 下大括號} 建議獨自一行。
