作者：連玉君 （知乎 | 簡書 | github）
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簡書版本：Stata+搜狗=？=效率！（搜狗自定義短語）
1. Stata 輸入：蝸牛變獵豹
8 月中旬參加完首屆 stata 使用者大會後，測試了多種 Stata 編輯器，包括 sublime text 3 （ST3），atom， VScode 等等。最終發現我的需求似乎還無需用這些高大上的東西，因為
MC>>MR
。
我的需求很簡單：
把重複的工作系統化、自動化
。
我的思路很簡單：
最佳化組合現有工具 = 新工具
比如，我做 Stata 講義時，經常要輸入 sysuse “auto。dta”， clear，或者 sysuse “nlsw88。dta”， clear，每次都輸入這麼長一串，很煩。又如，每次做論文中的幾張基本表格（表1：基本統計量；表2：相關係數矩陣；表3：迴歸結果），都要找出以前的程式碼，複製貼上過來。若是自己重新寫，怎麼著也要折騰個 5-10 分鐘吧。
若是有個快捷命令就好了。於是，我用搜狗輸入法自帶的
【搜狗自定義短語配置】
功能，把這些需要經常用的命令、程式碼都做成短語，只要輸入幾個字母就出現一大串程式碼。
然後，我的打字效率就從
蝸牛
變
獵豹
了：
圖1：
Stata+搜狗自定義短語-範例：一分鐘做好三張表
圖2：
Stata+搜狗自定義短語-範例2：如此快樂滴寫Stata程式
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2. 如何定義【搜狗自定義短語】
你可以在簡書上搜索關鍵詞【搜狗自定義短語】，找到很多相關的教程。這裡，我只做簡要說明。
第一步：點選［設定］，快捷鍵 Ctrl+Shift+M
第二步：設定屬性
第三步：依次點選【高階設定】——>【自定義短語設定】——>【直接編輯配置檔案】
第四步：在彈出的文字文件底部新增自定義短語設定，儲存即可
第五步：按圖依次點選“應用”——> “確定” 即可開始愉快的輸入了
3. 我的配置檔案
下面貼出我的部分配置檔案，你只需貼入你的配置檔案中，根據自己的習慣修改關鍵詞或縮寫設定即可。
3.1 Stata 常用命令之搜狗短語設定
st，1= Stata
lc，1=local “”
gl，1=global “”
ests，1=est store m
sh，1=shellout “$R\。pdf”
vb，1=view browse “”
trace，1=set trace on
trace，2=set trace off
sysuse，1=sysuse “auto。dta”， clear
sysuse，2=sysuse “nlsw88。dta”， clear
use， 1=use “。dta”， clear
pre，1=
preserve
restore
log，1=
cap log close
log using logname， text replace
log close
deli，1=
#delimit ；
#delimit cr
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3.2 基本統計和迴歸結果相關
fsum，1=
local v “ ” //連續變數
local c “ ” //類別變數
local s “$Out\Table1_sum” //檔名（或路徑\檔名）
logout， save（“`s‘”） excel replace： ///
fsum `v’， s（mean sd p50 min max） cat（`c‘） label
tabstat，1=
*——-表1：基本統計量————-
local v “ ” //填入變數名
local s “$Out\Table1_sum” //儲存的檔名（或路徑\檔名）
logout， save（“`s’”） excel replace： ///
tabstat `v‘， stat（mean sd p50 min max） f（%6。2f） c（s）
pwcorr，1=
*——-表2：相關係數矩陣————-
local v “ ” //填入變數名
local s “$Out\Table2_corr” //儲存的檔名（或路徑\檔名）
logout， save（“`s’”） excel replace： ///
pwcorr_a `v‘， format（%6。2f） //star（0。05）
esttab，1=
*——-表3：迴歸結果————-
local s “using $Out\Table3_reg。csv” //執行時包括這一行會輸出Excel表格
local m “m1 m2 m3”
esttab `m’ `s‘， nogap compress replace ///
b（%6。3f） s（N r2_a） drop（`drop’） ///
star（* 0。1 ** 0。05 *** 0。01） ///
addnotes（“*** 1% ** 5% * 10%”）
esttab，2=
*——————————————————————————begin————
local s “using $Out\Table3_reg。csv”
local m “m1 m2 m3”
local drop “”
#d ；
esttab `m‘ `s’， compress nogap replace
b（%6。3f） t（%6。2f） star（* 0。1 ** 0。05 *** 0。01）
stats（Cluster N r2_a， fmt（%3s %12。0f %9。3f）） varwidth（20）
drop（`drop‘）
title（“Table1 Determinants of Women’s Wage”）
mtitle（“OLS” “OLS” “OLS with Occupation dummies”） ；
#d cr
*——————————————————————————over————-
twoway，1=
*——————————————————————————————Begin
local gname “$Out\Fig01。wmf” //圖形名稱和儲存位置
#delimit ；
twoway （ ）
（ ）
，
ylabel（， angle（0） grid）
legend（ring（0） position（3））
note（“資料來源： 雅虎財經！”）
；
#delimit cr
graph export “`gname‘”， replace
*——————————————————————————————Over
3.3 Stata 程式相關：迴圈語句和條件語句等
prog，1=
capture program drop
program define
version 13。0
end
if，1=
if {
}
else{
}
for，1=
forvalues i=1/`N’{
}
3.4 Stata 講義短語
title，1=
*——————————
*-
*——————————
title，2=
*===================
*-
*===================
dotitle，1=
*——————————————————-
*-日期：
*-目的：
*-方法：
*-作者：連玉君，中山大學嶺南學院金融系
*——————————————————-
statalxh，1=
*—————— Stata連享會 ————————-
*-
fanli，1=Stata 範例：
path，1=
*-注意：執行後續命令之前，請先執行如下三條命令
global path “`c（sysdir_personal）‘\PX_A_2017b\A1_intro” //定義課程目錄
global D “$path\data” //範例資料
global R “$path\refs” //參考文獻
global Out “$path\out” //結果：圖形和表格
adopath + “$path\adofiles” //自程式設計序
cd “$D”
set scheme s2color
*-note：
* `c（sysdir_personal）’ 等價於 D：\stata15\ado\personal
scom，1=
*-Comments：
* 1
* 2
begin，1=
*————————————————————-Begin——————-
*————————————————————-Over——————
*-Notes：
* 1。
* 2。
3.5 Markdown 相關短語和關鍵詞
md，1=Markdown
toc，1=［toc］
yy，1=``
lianjie，2=- ［］（）
lianj，1=［］（）
btsan，1=###
bter，1=##
tupian，1=！［］（）
zuozhe，1=> 作者：連玉君，中山大學嶺南學院金融系
zuozhe，2=
> 作者：連玉君 （［知乎］（https：//zhuanlan。zhihu。com/arlion） | ［簡書］（http：//www。jianshu。com/u/69a30474ef33） | ［github］（http：//github。com/StataChina））
lianxh，1=
——-
！［Stata連享會二維碼］（http：//wx1。sinaimg。cn/mw690/8abf9554gy1fj9p14l9lkj20m30d50u3。jpg “掃碼關注 Stata 連享會”）
riqi，1=#$year。$month。$day
riqi，2=#$year年$month月$day日星期$weekday
致謝
本文受 《永澄：凡是出現兩次的事情就要考慮系統化、自動化》 的啟發。
歡迎補充
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由中山大學連玉君老師團隊創辦，定期分享實證分析經驗。
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