Tiếp cận tài nguyên Stata Journal với lệnh songbl

Tìm và chia sẻ các tài nguyên Stata với câu lệnh songbl

Stata cung cấp khá nhiều tài nguyên hữu ích, từ các bài báo giới thiệu những câu lệnh mới được tổng hợp trong các journals được cập nhật hàng quý, đến các bài viết chuyên đề của các học giả nổi tiếng. Tuy nhiên, đây là những bài có phí và việc tiếp cận các bài báo này không phải luôn dễ dàng. Câu lệnh songbl do Bolin Song của Shenzhen University xây dựng sẽ rất hữu ích để bạn tiếp cận các tài nguyên này. Câu lệnh songbl cho phép tìm kiếm các paper/data trong mỗi journal, các bài viết chuyên đề với các tùy chọn tìm kiếm linh hoạt.

Phần bên dưới là minh họa cách tìm bài báo nói về cách sử dụng câu lệnh feologit để ước lượng các fixed-effects cho các mô hình logit thứ tự ở Stata Journal số 2 năm 2020.

Gregori Baetschmann, Alexander Ballantyne, Kevin E. Staub, Rainer Winkelmann, 2020, feologit: A new command for fitting fixed-effects ordered logit models, Stata Joural, 20(2): 253-275.

Đầu tiên, tôi thử liệt kê tất cả các journals chính thức của Stata từ số đầu tiên (Q1/2001) đến số gần nhất (Q1/2021) bao gồm cả paper và data

 . songbl sj,n
                   
                                   The Stata Journals 
         SJ 1-1 paper                SJ 1-1 data                 SJ 2-1 paper
         SJ 2-1 data                 SJ 2-2 paper                SJ 2-2 data
         SJ 2-3 paper                SJ 2-3 data                 SJ 2-4 paper
         SJ 2-4 data                 SJ 3-1 paper                SJ 3-1 data
         SJ 3-2 paper                SJ 3-2 data                 SJ 3-3 paper
         SJ 3-3 data                 SJ 3-4 paper                SJ 3-4 data
         SJ 4-1 paper                SJ 4-1 data                 SJ 4-2 paper
         SJ 4-2 data                 SJ 4-3 paper                SJ 4-3 data
         SJ 4-4 paper                SJ 4-4 data                 SJ 5-1 paper
         SJ 5-1 data                 SJ 5-2 paper                SJ 5-2 data
         SJ 5-3 paper                SJ 5-3 data                 SJ 5-4 paper
         SJ 5-4 data                 SJ 6-1 paper                SJ 6-1 data
         SJ 6-2 paper                SJ 6-2 data                 SJ 6-3 paper
         SJ 6-3 data                 SJ 6-4 paper                SJ 6-4 data
         SJ 7-1 paper                SJ 7-1 data                 SJ 7-2 paper
         SJ 7-2 data                 SJ 7-3 paper                SJ 7-3 data
         SJ 7-4 paper                SJ 7-4 data                 SJ 8-1 paper
         SJ 8-1 data                 SJ 8-2 paper                SJ 8-2 data
         SJ 8-3 paper                SJ 8-3 data                 SJ 8-4 paper
         SJ 8-4 data                 SJ 9-1 paper                SJ 9-1 data
         SJ 9-2 paper                SJ 9-2 data                 SJ 9-3 paper
         SJ 9-3 data                 SJ 9-4 paper                SJ 9-4 data
         SJ 10-1 paper               SJ 10-1 data                SJ 10-2 paper
         SJ 10-2 data                SJ 10-3 paper               SJ 10-3 data
         SJ 10-4 paper               SJ 10-4 data                SJ 11-1 paper
         SJ 11-1 data                SJ 11-2 paper               SJ 11-2 data
         SJ 11-3 paper               SJ 11-3 data                SJ 11-4 paper
         SJ 11-4 data                SJ 12-1 paper               SJ 12-1 data
         SJ 12-2 paper               SJ 12-2 data                SJ 12-3 paper
         SJ 12-3 data                SJ 12-4 paper               SJ 12-4 data
         SJ 13-1 paper               SJ 13-1 data                SJ 13-2 paper
         SJ 13-2 data                SJ 13-3 paper               SJ 13-3 data
         SJ 13-4 paper               SJ 13-4 data                SJ 14-1 paper
         SJ 14-1 data                SJ 14-2 paper               SJ 14-2 data
         SJ 14-3 paper               SJ 14-3 data                SJ 14-4 paper
         SJ 14-4 data                SJ 15-1 paper               SJ 15-1 data
         SJ 15-2 paper               SJ 15-2 data                SJ 15-3 paper
         SJ 15-3 data                SJ 15-4 paper               SJ 15-4 data
         SJ 16-1 paper               SJ 16-1 data                SJ 16-2 paper
         SJ 16-2 data                SJ 16-3 paper               SJ 16-3 data
         SJ 16-4 paper               SJ 16-4 data                SJ 17-1 paper
         SJ 17-1 data                SJ 17-2 paper               SJ 17-2 data
         SJ 17-3 paper               SJ 17-3 data                SJ 17-4 paper
         SJ 17-4 data                SJ 18-1 paper               SJ 18-1 data
         SJ 18-2 paper               SJ 18-2 data                SJ 18-3 paper
         SJ 18-3 data                SJ 18-4 paper               SJ 18-4 data
         SJ 19-1 paper               SJ 19-1 data                SJ 19-2 paper
         SJ 19-2 data                SJ 19-3 paper               SJ 19-3 data
         SJ 19-4 paper               SJ 19-4 data                SJ 20-1 paper
         SJ 20-1 data                SJ 20-2 paper               SJ 20-2 data
         SJ 20-3 paper               SJ 20-3 data                SJ 20-4 paper
         SJ 20-4 data                SJ 21-1 paper               SJ 21-1 data

Tôi biết bài báo giới thiệu feologit đăng ở Stata Joural số 2 của năm 2020, tôi sẽ tìm đến mục SJ 20-2 paper ở kết quả được liệt kê ở trên

Hoặc trực tiếp khai báo sj-20-2 ở câu lệnh songbl sj-20-2,paper:

. songbl sj-20-2,paper
 论文 >> SJ-20-2
    Andrew Musau, 2020, Stata tip 136: Between-group comparisons in a scatterplot with weighted markers, Stata J
> oural, 20(2): 489–492.
    Demetris Christodoulou, 2020, Stata tip 137: Interpreting constraints on slopes of rank-deficient design mat
> rices, Stata Joural, 20(2): 493–498.
    E. F. Haghish, 2020, Software documentation with markdoc 5.0, Stata Joural, 20(2): 336-362.
    Gregori Baetschmann, Alexander Ballantyne, Kevin E. Staub, Rainer Winkelmann, 2020, feologit: A new command 
> for fitting fixed-effects ordered logit models, Stata Joural, 20(2): 253-275.
    Hong Il Yoo, 2020, lclogit2: An enhanced command to fit latent class conditional logit models, Stata Joural,
>  20(2): 405–425.
    Javier Alejo, Antonio F. Galvao, Gabriel Montes-Rojas, 2020, A practical generalized propensity-score estima
> tor for quantile continuous treatment effects, Stata Joural, 20(2): 276-296.
    John A. Gallis, Fan Li, Elizabeth L. Turner, 2020, xtgeebcv: A command for bias-corrected sandwich variance 
> estimation for GEE analyses of cluster randomized trials, Stata Joural, 20(2): 363-381.
    Koen Jochmans, Vincenzo Verardi, 2020, Fitting exponential regression models with two-way fixed effects, Sta
> ta Joural, 20(2): 468–480.
    Marshall A. Taylor, 2020, Visualization strategies for regression estimates with randomization inference, St
> ata Joural, 20(2): 309–335.
    Muhammad Asali, 2020, vgets: A command to estimate general-to-specific VARs, Granger causality, steady-state
>  effects, and cumulative impulse–responses, Stata Joural, 20(2): 426–434.
    Nicholas J. Cox, 2020, Speaking Stata: More ways for rowwise, Stata Joural, 20(2): 481–488.
    Nicholas J. Cox, 2020, Stata tip 138: Local macros have local scope, Stata Joural, 20(2): 499–503.
    Xavier D’Haultfœuille, Arnaud Maurel, Xiaoyun Qiu, Yichong Zhang, 2020, Estimating selection models without 
> an instrument with Stata, Stata Joural, 20(2): 297-308.
    Young Jun Lee, Daniel Wilhelm, 2020, Testing for the presence of measurement error in Stata, Stata Joural, 2
> 0(2): 382-404.
    Zizhong Yan, Wiji Arulampalam, Valentina Corradi, Daniel Gutknecht, 2020, heap: A command for fitting discre
> te outcome variable models in the presence of heaping at known points, Stata Joural, 20(2): 435–467.
    ——, 2020, Software Updates, Stata Joural, 20(2): 504–504.

Tiếp đến đi đến và bấm vào paper cần tìm. Một trang web mới mở ra có chứa liên kết để tải paper mong muốn.

Ghi chú:

  • Sử dụng câu lệnh ssc install songbl để tải gói lệnh songbl cho lần đầu tiên sử dụng
  • Phần help songbl gồm nhiều diễn giải chi tiết về cách sử dụng lệnh songbl, tuy nhiên, đây là phiên bản Tiếng Trung nên phần lớn kết quả trả về là Tiếng Trung. Tuy nhiên, nó cũng khá hữu ích để bạn có thể tham khảo thêm.

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button