系数全部负相关怎么办？

参考文献都为正相关，经验来看也是正相关。
不知道是不是因为被接受变量是个0-1的指标？
如何把它处理成正的？
用的Stata

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇博客: 第4章 Stata参数检验中的 2.在异方差假定条件下进行假设检验 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

          上面的检验过程是假定两个样本代表的总体之间存在相同的方差，如果假定两个样本代表的总体之间的方差并不相同。操纵命令如下

  ttest englishA=englishB ,unpaired level(99) unequal

• 以下回答来自chatgpt:

  针对该问题，我认为可能存在两个问题导致系数为负。一是数据的正态性问题，二是被接受变量为0-1指标的问题。

  对于数据正态性问题，我们可以采用单样本正态分布检验的方法来检验数据是否符合正态分布。具体操作如下：

  sktest variable_name //使用偏度-峰度检验方式进行单样本正态分布检验
  swilk variable_name //使用Wilks-Shapiro检验方式进行单样本正态分布检验
  

  如果数据不符合正态分布，可以考虑进行数据变换，如对数变换等方法，以达到数据正态化的目的。

  针对被接受变量为0-1指标的问题，我们可以进行虚拟变量处理。具体步骤如下：

  1. 对于被接受变量，根据0-1指标，建立一个虚拟变量，将原变量在被接受时的值设为1，不被接受时的值设为0。

  gen dummy_variable = (original_variable == value_of_being_accepted)
  

  其中，original_variable为原变量名，value_of_being_accepted为被接受时的值。

  1. 将虚拟变量加入回归模型中，作为控制变量。这样，回归系数就会反映出除了被接受变量外其他变量对于因变量的影响，从而消除了被接受变量为0-1指标时可能出现的负相关问题。

  reg dependent_variable control_variables dummy_variable
  

  其中，dependent_variable为因变量名，control_variables为其他控制变量的名字，dummy_variable为虚拟变量的名字。

  以上是我对于该问题的解决方案，希望能够帮助您解决问题。如果仍有疑问或需要进一步帮助，请随时联系我。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^