stata子样本回归有强烈异质性怎么解决(语言-开发语言)

deviation＝deviation1+deviation2+deviation3+deviation4
子样本回归结果呈负相关，但是这总样本回归呈负相关，这个应该怎么处理或者应该怎么汇总解释

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 建议你看下这篇博客👉 ：浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第四讲动态面板数据类型
• 除此之外, 这篇博客: (10)stata的基本使用--短面板数据处理中的 使用固定效应模型还是混合回归模型呢？ 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:
  

  
  示例：
  
  最后一行，拒绝原假设（可以使用混合回归），认为使用固定效应要比混合回归好。但是由于未使用聚类标准误，因此这个F检验并不是最有效的，因为普通标准误仅有聚类标准误的一半。下面考虑LSDV方法。

• 以下回答来自chatgpt:

  针对给出的问题，需要对子样本回归和整体样本回归都进行分析才能得出结果。

  1. 首先，可以对子样本和整体样本进行回归分析，得到回归系数并进行解释。使用命令regress，对定量变量进行回归。例如：

  regress depvar indvar1 indvar2 if subgroup == 1 // 子样本回归 regress depvar indvar1 indvar2 // 整体样本回归

  其中，depvar表示因变量，indvar1和indvar2表示自变量，subgroup表示子样本的分组变量。

  1. 解释回归结果时，需要关注回归系数是否显著。如果回归系数不显著，则可能需要重新选择自变量进行回归分析。同时还需要考虑其他变量的影响，是否存在混淆变量。

  2. 如果回归结果呈现异质性问题，可以尝试使用混合回归模型或固定效应模型。可以使用xttest0进行检验，判断使用混合回归还是随机效应，使用固定效应模型还是混合回归模型。例如：

  xttest0 // 检验使用混合回归heteroskedasticity and autocorrelation consistent standard errors)还是随机效应 xtreg depvar indvar1 indvar2, fe // 使用固定效应模型 xtreg depvar indvar1 indvar2, mle // 使用混合回归模型

  1. 在解释回归系数时需要注意控制其他变量不变的情况下对因变量的影响。对于定性变量，可以使用tab进行转换成虚拟变量进行回归分析。例如：

  tab subgroup, gen(subgroup_d) // 将subgroup转换成虚拟变量 regress depvar indvar1 indvar2 subgroup_d1 subgroup_d2 subgroup_d3 // 使用虚拟变量进行回归

  1. 在进行回归分析之前，应该对数据集进行粗略查看，使用describe或d命令。同时，需要关注豪斯曼检验结果，当p值大于0.1时，应该选择随机效应模型，否则选择固定效应模型。使用xtoverid进行豪斯曼检验。

  2. 最后，可以使用聚类稳健标准误来对回归结果进行修正，可以使用xtoverid命令。同时，还需要关注回归结果的可靠性和拟合优度。

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 ^-^