R以外的其他统计数据包中的降价

我是R markdown的忠实粉丝，发现它比编写LaTeX更快的项目文档（不到15页）更容易。然而，有时我还必须支持其他Statistics包（SPSS、Stata+SAS），并想知道这些包的等效解决方案。

在某种程度上，这可能会回到使用某种原始Noweb代码+markdown文件通过命令行进行编译。我想从R调用其他包是另一种选择。

我看过John Muschelli的这个例子：http://rpubs.com/muschellij2/3888看起来好像他把Stata代码编织成了一个R标记文件。

有人能提供具体的例子说明如何在Stata、SAS或SPSS中做到这一点吗？

我确实知道SASweave和StatWeave（后者显然坏了？？？），但我认为在我们的情况下，降价解决方案会更有优势

Stata有自己的SMCL用于日志注释，M代表标记。使用不同语言的主要原因是，在看不到文件结尾的情况下，即在交互式会话中，必须逐行创建和解释SMCL。这是Stata在您要求时自动创建的注释，用户或程序员可以指定它作为调整Stata显示选项的一种方式。

与您的问题可能的联系是，SMCL可以翻译成HTML，这打开了各种各样的大门。因此，在Stata中很容易做一些工作，在SMCL中保留一个log文件，然后将日志文件转换为HTML。如果没有进一步的工作，你不会得到任何真正好的东西，但进一步的工作很容易，相当于用任何方式做你想做的事情，但在你最喜欢的文本编辑器或文本处理器中，而不是在Stata中。

Stata用户可以使用ssc inst log2html安装的log2html使这一点变得更容易。它利用了Stata中未记录的功能。

Stata的帮助文件也可以用同样的方式翻译成HTML（但如果使用官方帮助文件，请考虑版权问题；使用自己的帮助文件是公平的）。

John Muschelli向我介绍了这个Stata程序：

https://github.com/amarder/stata-tutorial/blob/master/knitr.do

它解析一个包含markdown和Stata代码的.domd文件，并生成一个包含已执行Stata代码在内的.md文件。要解析的文件的名称位于knitr.do文件的末尾。

更具体地说：

从下载knitr.do文件https://github.com/amarder/stata-tutorial/blob/master/knitr.do
从下载clustered-standard-errors.domd文件https://github.com/amarder/stata-tutorial/blob/master/clustered-standard-errors.domd
将它们都保存在某个目录中。
修改knitr.do的最后一行以反映其目录的完整路径（例如。D:\Desktop\knit_example\集群标准错误.domd
运行knitr.do以获得markdown（.md）文件（以及一个中间的.md1文件）。

注意，knitr.do包含执行工作的程序和一行（最后一行）：

knit "whatever-file.domd"

调用程序。

因此，您基本上编写了一个包含Markdown语法和Stata命令的.domd文件[步骤（2）的文件只是一个示例]，运行knitr.do调整文件名，并获得一个执行了Stata命令后的Markdown文件。

有几个注意事项：

只允许使用一个liner Stata命令。例如，循环不起作用
".dmd"不能是文件名的一部分
如果Stata命令出现错误，则用户不会得到返回代码
如果程序运行时用户点击Break按钮，或者出现Stata命令错误，则需要手动关闭文件句柄

我不确定这是否是您想要的，但如果您希望在SAS中创建包含统计报告的.html文件，那么您可以使用输出传递系统（ODS）。

语法示例为：

ods html file='pathofdirectoryfilename.html' <additional options>;
    proc print...  (SAS code that generates output)
    proc means...
    proc freq...
    proc gchart...
    proc gplot...
    ...        
ods html close;

SPSS（我想还有SAS）需要将所有内容都写入磁盘，这会降低一次性编译的吸引力。与Yick提到的类似，SPSS有一个输出系统，可以从一开始就编写自动报告，并导出到HTML、PDF或Word。这不是最容易让人看起来好看的事情，但它是可能的，并且正在定期推出用于简化自动编辑（主要通过Python脚本）的附加功能。

基本上，我现在使用SPSS和R编写的自动化报告都有html外壳。然后，代码只更新或插入所需的表和图。它们是完全独立的、可复制的，并且在没有人为干预的情况下每周或每月运行。他们只是没有内联代码块来准确定义表是如何生成的（你必须稍微追溯代码才能弄清楚——但这并不太繁重）。

因为SPSS允许你从Python命令提示符下运行SPSS代码，所以理论上你可以用调用SPSS的Python代码编织一个文档。不过，我不太确定我是否看到了在不同的地方有更多分段代码的优势。你真的想阅读100行SPSS代码吗？这些代码从SQL查询开始，进行一些转换，生成一个表和一个图？你不想看看表格和图表，然后如果对细节感兴趣，回去看看准备所有数据的DataPrep.sps，然后看看Table1.sps和Figure1.sps等，看看它们是如何产生的吗？

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