estimate store name
で分析結果をメモリーに保存できる．

論文のtableみたいに表示させたいときは，
estimate store name1 name2 namex
で呼び出せる．

表示させる数値はデフォだとcoef.
b(%7.4f) p stats(N df_m r2_p)
たとえば，これだと，bは7桁まで出力して（みにくいから4桁まで表示），p値，統計量（サンプルサイズ，df，疑似決定係数）．詳しくは， help-logistic-Stored resultsを参照するとよい．

AICはよくわからんかった．
estat ic
でそれぞれのモデルについては出力してくれる．たまにはこれぐらい自分で計算したほうがいいかもしれない（数理的な意味は何度読んでもさっぱりわからんが）

Stored results

logistic stores the following in e():

Scalars
e(N) number of observations
e(N_cds) number of completely determined successes
e(N_cdf) number of completely determined failures
e(k) number of parameters
e(k_eq) number of equations in e(b)
e(k_eq_model) number of equations in overall model test
e(k_dv) number of dependent variables
e(df_m) model degrees of freedom
e(r2_p) pseudo-R-squared
e(ll) log likelihood
e(ll_0) log likelihood, constant-only model
e(N_clust) number of clusters
e(chi2) chi-squared
e(p) significance of model test
e(rank) rank of e(V)
e(ic) number of iterations
e(rc) return code
e(converged) 1 if converged, 0 otherwise

他人のがみたい．

/*model 1*/
logit leaving ///
male_dummy ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year
estimate store model1

/*model 2 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year if male_dummy==1
estimate store model2ma

/*model 2 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year if male_dummy==0
estimate store model2fe

/*model 3 male*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year int_urban_wealth if male_dummy==1
estimate store model3ma

/*model 3 female*/
sort male_dummy
logit leaving ///
ageb sibling_1 sibling_3 sibling_4andmore urban15 ///
income_0 income_less_than_150 income_150_250 income_350_450 income_more_than_450 income_na univ ///
univ_father univ_father_na wealth15 ///
year int_urban_wealth if male_dummy==0
estimate store model3fe

estimate table model1 model2ma model2fe model3ma model3fe, b(%7.4f) p stats(N df_m r2_p)

Stata が出力してくれる疑似決定係数（Pseudo R2）の値，いったいなんなのかよくわかってないんだけど，どうも McFadden’s R2 ぽい．確証はない．http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/Psuedo_RSquareds.htm

便利なStataショートカット

Do ファイルの実行
⌘＋Shift＋D（特定の行だけ実行したい場合はそこだけカーソルで選択）

変数の自動入力
変数の最初の2,3文字を入力して Tab

なんかおかしいおかしいと思っていたら，公開されているJGSS2012には15才時居住都道府県（pref15）の情報が削除されていた．調査時点の都道府県情報が08以降なくなっているのは知っていたが，これもかー．ええ，つらい．500人ぐらいみんな0になってた．コードブックには書いてあるので今後も多分公開されないであろう．

PREF15 15歳の頃の居住地(本人):都道府県名(この変数は公開しているデータセットに含まれていない)

Codebook-JGSS2012_Japanese p80

/*15歳時三大都市圏居住*/
/*埼玉千葉東京神奈川愛知三重京都大阪兵庫*/
tab pref15
/*48は外国 88はよくわからん 99は無回答*/
drop if pref15==48 | pref15==88 | pref15==99
gen urban15=0
recode urban15 0=1 if pref15==11 | pref15==12 | pref15==13 | pref15==14 | pref15==23 | pref15==24 | pref15==26 | pref15==27 | pref15==28

#備えよう

えいきょうっていいがちです、すいません。関連がみられただったらまだ許されるかな。

ただ，「親の同居のプラス効果の統計的有意性は弱かった。」とあるが，統計的有意性と効果の大きさは無関係なのではないのか。また，他の章でも同様であるが，分析結果を基本的に「影響」と表現するには慎重であった方がいいだろう。さまざまなモデルを比較しても，わかるのは「影響」ではなく，「相関」でしかないからである（これはパネル調査でも実は同じことが言えるだろう）。

http://ci.nii.ac.jp/els/110009827984.pdf?id=ART0010336711&type=pdf&lang=en&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1478576713&cp=

再録っぽいから読んでないんだけど，SAGEにうｐされている目次みると，ただたんにこれまでの既発表論文の再録ではないようだ．にしても洋書はペーパーバックになっても高い．国内だと6校にしか所蔵されていないｃ．

Goldscheider, Frances and Calvin Goldscheider, 1999, The Changing Transition to Adulthood: Leaving and Returning Home, Thousand Oaks: Sage Publications.