作者：Mark D. Chatfield 来源：《The Stata Journal》Vol. 18 No.3 改编者：石器时代的大菠萝

摘要：在研究时间序列与面板数据时，把随时间变化的每个个体数据绘制成图表（在单独的一张图中）可能是一种有价值的方法。这尤其适用于多个变量是随时间变化的数据，以及可能存在多个时间点的数据，例如，临床试验中的管理数据和患者安全概况。仔细研究几个人的图可以了解数据的性质和质量、生成假设并为数据分析提供依据。 选择一些典型的或少见的图可以提高presentation的效果。本文举例说明了每个个体随时间变化的一个变量和多个变量，并详细介绍了相关的Stata编码技巧和窍门。

在进行任何分析之前，一个好的统计原则是熟悉并研究一个新的数据集。绘制原始数据的图形可能是研究数据的一种有用方法。它可以帮助你和你的研究团队更好地理解数据。例如，它可以揭示数据的性质和质量(丢失的数据模式、异常值等)，并且它可以帮助您为分析选择适当的方向，避免浪费时间和受挫。 Cox（2010)讨论了图表数据，强调了个体之间或群体之间的比较。在研究数据集时，将每个个体的数据随时间作图(用单独的图表示)可能是一种被忽视的方法。从本质上讲，这种方法强调的是个体之内的差异(within) ，而不是个体之间的差异(between)①。研究少数人的图表可以加深您对数据的理解，并产生对数据提出哪些问题以及如何分析数据的想法。随着时间的推移，在包含多个个体的大量信息的数据集中，绘制原始数据的图形可能会很有挑战性。符号和线条可以相互叠加，这使得图形难以阅读。一种解决方案是为每个个体生成单独的图表。在少数人的信息很少（即只有一两个变量）的情况下，使用twoway的by( )选项可以令人满意地实现这一点②。代码中对如何在更一般的设置中生成和整理这些图给出注释。

改编者注： ① within强调的是单个个体在不同时间点上的差异，而between强调的是多个个体之间的差异。 ② Mark（2018）提供了三种绘图方案，如感兴趣，可在stata界面输入“net sj 18-3”，找到相关命令进行下载。综合借鉴Mark（2018）的三种绘图方案，本帖提供一种简易的绘图方案。

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说明：上面这张图的title是idcode 1，后面的数字是个体编码idcode的具体取值，请以此为线索寻找图片对应的个体，并在gph文件中手工为图片修改title。 在graph editor中，你可以尝试更多操作，例如调整字号、移动文字、打标签等操作，此处不详述。