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Exploring the ‘weights not allowed’ error in Stata: Causes and Solutions

Introducción

Cuando trabajamos con el software econométrico Stata, es común encontrarnos con algunos errores durante el proceso de análisis de datos. Uno de los errores más comunes es el «weights not allowed», que puede ser causa de confusión para los investigadores y analistas. En este artículo, exploraremos las posibles causas de este error y las soluciones para resolverlo.

Causas del error «weights not allowed»

El error «weights not allowed» en Stata ocurre cuando intentamos utilizar el comando para el que no se permiten pesos estadísticos. Los pesos estadísticos son utilizados para ajustar los datos de la muestra y reflejar su representatividad en la población objetivo. Sin embargo, no todos los comandos en Stata permiten el uso de pesos estadísticos, lo que puede generar este error.

Ejemplo

Supongamos que estamos trabajando con una base de datos llamada «datos_poblacion.dta» que contiene información sobre características socioeconómicas de la población. Queremos estimar la media de ingresos utilizando el comando «mean». Utilizamos el siguiente código en Stata:

«`
use datos_poblacion.dta
mean ingresos [aw=weights]
«`

Al ejecutar este código, obtendremos el error «weights not allowed».

Solución 1: Verificar la compatibilidad del comando con pesos estadísticos

La primera solución a este problema es verificar la documentación del comando que estemos utilizando para asegurarnos de que sea compatible con pesos estadísticos. La documentación de Stata nos proporciona información detallada sobre los comandos y sus opciones, incluyendo si permiten o no el uso de pesos estadísticos. Si el comando no es compatible con pesos estadísticos, deberemos buscar una alternativa para ajustar nuestros datos.

Ejemplo

Supongamos que deseamos calcular la correlación entre dos variables utilizando el comando «correlate». Verificamos la documentación de Stata y encontramos que este comando no acepta pesos estadísticos. En este caso, podríamos utilizar el comando «svy:mean» para estimar la media en lugar de utilizar el comando «mean», que no permite pesos estadísticos.

«`
use datos_poblacion.dta
svy:mean ingresos, subpop(var1==1) vce(linealized)
«`

En este ejemplo, estamos utilizando el comando «svy:mean» que nos permite ajustar los datos utilizando pesos estadísticos y especificando las opciones correspondientes para el cálculo de la varianza.

Solución 2: Verificar la estructura de los datos

Otra causa posible del error «weights not allowed» es que la estructura de los datos no sea compatible con el comando que estamos utilizando. Algunos comandos de Stata requieren que los datos estén organizados en una determinada estructura, como datos en panel, datos de series de tiempo o datos apilados. Si nuestros datos no cumplen con la estructura requerida, recibiremos el error «weights not allowed».

Ejemplo

Supongamos que queremos estimar un modelo de regresión lineal utilizando el comando «regress». Sin embargo, nuestros datos no están organizados en la estructura requerida por este comando, lo que nos dará el error «weights not allowed». En este caso, deberemos reorganizar nuestros datos según la estructura necesaria para el comando «regress» antes de poder aplicarlo.

«`
use datos_poblacion.dta
reshape wide ingresos, i(id) j(año)
regress ingresos_2000 ingresos_2001 ingresos_2002
«`

En este ejemplo, estamos utilizando el comando «reshape» para transformar nuestros datos de una estructura larga a una estructura ancha, donde cada observación existe en una única fila. Luego, aplicamos el comando «regress» utilizando las variables de ingresos correspondientes a cada año.

Conclusión

El error «weights not allowed» en Stata puede ser causado por diversas razones, como la falta de compatibilidad del comando con pesos estadísticos o la estructura inadecuada de los datos. Es importante verificar la documentación del comando y la estructura de los datos para encontrar una solución adecuada. Utilizando las soluciones mencionadas, podremos resolver este error y continuar con nuestro análisis de datos de manera correcta y precisa.

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