3 `tabulate`

Mit table können wir sowohl uni- als auch bivariate Häufigkeitsauszählungen erstellen. Auch diese können wir mit esttab exportieren. Außerdem können wir auch gewichtete Tabellen exportieren.

3.1 `tab x`: One-way frequency table

tabulate m1202

                         Höchster Ausbi |      Freq.     Percent        Cum.
----------------------------------------+-----------------------------------
                   Ohne Berufsabschluss |      1,091        5.46        5.46
duale o. schulische Berufsausbildung/ei |      9,297       46.56       52.03
Aufstiegsfortbildung (Meister, Technike |      1,725        8.64       60.67
Fachhochschule, Universität/ geh., höhe |      7,854       39.33      100.00
----------------------------------------+-----------------------------------
                                  Total |     19,967      100.00

Auch hier benötigen wir estpost, um dann die esttab-Tabelle zu erstellen:

estpost tabulate m1202
esttab, cells("b(label(freq)) pct(fmt(%13.0fc)) cumpct(fmt(%13.0fc))") ///
       nonumber nomtitle noobs

       m1202 |      e(b)     e(pct)  e(cumpct) 
-------------+---------------------------------
           1 |      1091   5.464016   5.464016 
           2 |      9297   46.56183   52.02584 
           3 |      1725   8.639255    60.6651 
           4 |      7854    39.3349        100 
-------------+---------------------------------
       Total |     19967        100            

row labels saved in macro e(labels)


---------------------------------------------------
                     freq          pct       cumpct
---------------------------------------------------
1                    1091            5            5
2                    9297           47           52
3                    1725            9           61
4                    7854           39          100
Total               19967          100             
---------------------------------------------------

varlabels() \(\Rightarrow\) Labels verwenden
varwidth(40) \(\Rightarrow\) Breite anpassen sodass ganzes Label sichtbar

esttab, cells("b(label(freq)) pct(fmt(%13.0fc)) cumpct(fmt(%13.0fc))") ///   
    nonumber nomtitle noobs ///
    varlabels(`e(labels)') ///  
    varwidth(40)

                                                 freq          pct       cumpct
-------------------------------------------------------------------------------
Ohne Berufsabschluss                             1091            5            5
duale o. schulische Berufsausbildung/ein         9297           47           52
Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker         1725            9           61
Fachhochschule, Universität/ geh., höher         7854           39          100
Total                                           19967          100             
-------------------------------------------------------------------------------

Export:

esttab using "${res}/03_tab1.rtf", cells("b(label(freq)) pct(fmt(%13.0fc)) cumpct(fmt(%13.0fc))") ///
    nonumber nomtitle noobs ///
    varlabels(`e(labels)') ///
    varwidth(40) ///
    replace

Übung 1

3.2 `tab var1 var2`: Kontingenz-/Kreuztabelle

tabulate m1202 S1

                      |      Geschlecht
       Höchster Ausbi |  männlich   weiblich |     Total
----------------------+----------------------+----------
 Ohne Berufsabschluss |       594        497 |     1,091 
duale o. schulische B |     4,371      4,926 |     9,297 
Aufstiegsfortbildung  |     1,073        652 |     1,725 
Fachhochschule, Unive |     4,015      3,839 |     7,854 
----------------------+----------------------+----------
                Total |    10,053      9,914 |    19,967

estpost gibt uns hier vier Kennzahlen:

b \(\Rightarrow\) abs. Häufigkeiten
pct \(\Rightarrow\) rel. Häufigkeiten
colpct \(\Rightarrow\) Spaltenprozente
rowpct \(\Rightarrow\) Zeilenprozente

estpost tabulate m1202 S1
esttab, cell(b(fmt(%13.0fc))) unstack noobs nonumber nomtitles ///
  collabels(none)  varlabels(`e(labels)') varwidth(40)

S1           |                                            
       m1202 |      e(b)     e(pct)  e(colpct)  e(rowpct) 
-------------+--------------------------------------------
männlich     |                                            
           1 |       594   2.974909   5.908684   54.44546 
           2 |      4371   21.89112   43.47956   47.01517 
           3 |      1073   5.373867   10.67343    62.2029 
           4 |      4015   20.10818   39.93833   51.12045 
       Total |     10053   50.34807        100   50.34807 
-------------+--------------------------------------------
weiblich     |                                            
           1 |       497   2.489107   5.013113   45.55454 
           2 |      4926   24.67071   49.68731   52.98483 
           3 |       652   3.265388   6.576558    37.7971 
           4 |      3839   19.22672   38.72302   48.87955 
       Total |      9914   49.65193        100   49.65193 
-------------+--------------------------------------------
Total        |                                            
           1 |      1091   5.464016   5.464016        100 
           2 |      9297   46.56183   46.56183        100 
           3 |      1725   8.639255   8.639255        100 
           4 |      7854    39.3349    39.3349        100 
       Total |     19967        100        100        100 

row labels saved in macro e(labels)


-------------------------------------------------------------------------------
                                             männlich     weiblich        Total
-------------------------------------------------------------------------------
Ohne Berufsabschluss                              594          497        1,091
duale o. schulische Berufsausbildung/ein        4,371        4,926        9,297
Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker        1,073          652        1,725
Fachhochschule, Universität/ geh., höher        4,015        3,839        7,854
Total                                          10,053        9,914       19,967
-------------------------------------------------------------------------------

Dazu noch die Labels und mit mgroups eine Spaltenüberschrift:

esttab, cell(b(fmt(%13.0fc))) unstack noobs collabels(none) nonumber nomtitles ///
            varlabels(`e(labels)') ///
            eqlabels(, lhs("Ausbildungsabs."))  ///
            varwidth(40) /// 
            mgroups("Gender" "", pattern(1 0 1))

                                               Gender                          
Ausbildungsabs.                              männlich     weiblich        Total
-------------------------------------------------------------------------------
Ohne Berufsabschluss                              594          497        1,091
duale o. schulische Berufsausbildung/ein        4,371        4,926        9,297
Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker        1,073          652        1,725
Fachhochschule, Universität/ geh., höher        4,015        3,839        7,854
Total                                          10,053        9,914       19,967
-------------------------------------------------------------------------------

loc x "eingefügtem Text"
esttab, cell(b) unstack noobs collabels(none) nonumber nomtitles ///
            varlabels(`e(labels)') ///
            eqlabels(, lhs("Ausbildungsabs."))  ///
            varwidth(40) ///
            mgroups("Gender" "", pattern(1 0 1)) /// Überschrift über spalten
            title("Hier kann ein Titel stehen") /// titel
            note("Und hier eine Notiz sogar mit: `x'") // notiz

Hier kann ein Titel stehen
-------------------------------------------------------------------------------
                                               Gender                          
Ausbildungsabs.                              männlich     weiblich        Total
-------------------------------------------------------------------------------
Ohne Berufsabschluss                              594          497         1091
duale o. schulische Berufsausbildung/ein         4371         4926         9297
Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker         1073          652         1725
Fachhochschule, Universität/ geh., höher         4015         3839         7854
Total                                           10053         9914        19967
-------------------------------------------------------------------------------
Und hier eine Notiz sogar mit: eingefügtem Text

Übung 2

3.3 Gewichtete Tabelle mit `svy`

svyset _n [pweight=gew2018]
estpost svy: tabulate  m1202 S1 , row percent count

esttab ., cell(b(fmt(%13.2fc))) ///
    nostar nostar unstack ///
        nonumber nomtitles collabels(none)  ///
        varlabels(`e(labels)') eqlabels(`e(eqlabels)', lhs("Ausbildungsabs.")) ///
        mgroups("Gender", pattern(0 1 0 1) span ) ///
        varwidth(40)

                                         Gender                                
Ausbildungsabs.                              männlich     weiblich        Total
-------------------------------------------------------------------------------
Ohne Berufsabschluss                           594.00       497.00     1,091.00
duale o. schulische Berufsausbildung/ein     4,371.00     4,926.00     9,297.00
Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker     1,073.00       652.00     1,725.00
Fachhochschule, Universität/ geh., höher     4,015.00     3,839.00     7,854.00
Total                                       10,053.00     9,914.00    19,967.00
-------------------------------------------------------------------------------
N                                               19967                          
-------------------------------------------------------------------------------

esttab using "${res}/svytab.rtf", cell(b(fmt(%13.2fc))) ///
    nostar nostar unstack ///
        nonumber nomtitles collabels(none)  ///
        varlabels(`e(labels)') eqlabels(`e(eqlabels)', lhs("Ausbildungsabs.")) ///
        mgroups("Gender", pattern(0 1) span ) ///
        varwidth(40) ///
        replace
    
esttab . using "${res}/svy_desc.tex",  cell(b(fmt(%13.2fc))) ///
        nostar nostar unstack ///
        nonumber nomtitles collabels(none)  ///
        varlabels(`e(labels)') eqlabels(`e(eqlabels)', lhs("Ausbildungsabs."))  ///
        mgroups("Gender", pattern(0 1 0 1) prefix(\multicolumn{@span}{c}{) suffix(}) span erepeat(\cmidrule(lr){@span})) ///
        booktabs replace

e(b) = cell percentages
e(se) = standard errors of cell percentages
e(lb) = lower 95% confidence bounds for cell percentages
e(ub) = upper 95% confidence bounds for cell percentages
e(cell) = cell percentages
e(row) = row percentages
e(col) = column percentages
e(count) = weighted counts
e(obs) = number of observations

3.4 Übungen

3.4.1 Übung

Erstellen Sie eine Häufigkeitstabelle für von gkpol.
Lassen Sie sich die Labels für gkpol anzeigen und passen Sie die Tabelle nach Ihren Vorstellungen an.Wie würden Sie die kumulierten Anteile aus Ihrer Tabelle ausblenden?
Passen Sie die Labels für die Spalten (bspw. N statt freq und % statt pct) an und blenden Sie die kumulierte relative Häufigkeit aus.

3.4.2 Übung

Erstellen Sie eine Kreuztabelle für gkpol und mobil.
Passen Sie die Beschriftung der Tabelle nach Ihren Vorstellungen an.
Was müssten Sie ändern, um die Zeilen- oder Spaltenprozente anzeigen zu lassen?
Fügen Sie auch eine Notiz ein und einen Titel ein

3.1 tab x: One-way frequency table

3.2 tab var1 var2: Kontingenz-/Kreuztabelle

3.3 Gewichtete Tabelle mit svy