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作业使用demographic_background.dta。1、变量bd001记录每个人的教育信息。使用改变量，生成一个新的变量college，如果一个人的受过高等教育（bd001&=8)则college=1，否则college=0.注意bd001包括缺失值，对于缺失的观测，college也应该是缺失。2、为college生成一个变量标签，标签就是college3、为college生成一个值标签，如果读过大学，标签为&college or higher&，如果没有读过大学，标签为&No college&。4、将这个标签应用于college变量。执行tab college命令。5、数据中只保留communityID和college6、communityID记录每个记录来自哪个社区，查看数据中一共有多少个社区。（上次作业做过这个内容，但是社区很多的情况下直接用tab命令会被刷屏，可以使用quiet tab，或者简写为qui tab）。7、按communityID分组，生成一个新变量N，用来记录每个社区有多少个样本。（使用_N）8、按communityID分组，生成变量highedu统计每个社区有多少人读过大学，和变量lesshighedu统计每个社区没有读过大学的人数。这道题有很多做法。最简单的方法是使用egen命令中的total函数（建议使用help egen查看），对highedu求和。注意，由于college包含缺失值，直接使用lesshigh=N-highedu会将college缺失的人计为没有受过高等教育，但事实上我们并不知道缺失的原因。我们可以假设college缺失是随机的（这个假设可能不对）,将这些缺失的记录先去掉。但你需要考虑在哪一步去掉，在第8步去掉你的N就已经包括缺失值了。（好像应该早点提醒你们^_^)9、生成新变量sharehighedu统计每个社区中的大学生比例。10、对每个社区保留第一条记录，去掉college，就得到了一个社区水平的数据，记录每个社区的人口、大学生、非大学生数量和大学生的比例。保存这个数据。统计上只有大学生比例这个变量是有意义的，其余各种人数统计没有实际意义，想想为什么。（实际上我们用的数据由于社区平均样本数量只有41，做出的大学生比例统计相当粗糙，每个社区如果人数达到70以上精度才能保证）回顾作业，如果作业题从一开始就要求你利用微观数据统计每个社区的大学生比例，是不是会觉得不可能？
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