Stata调整回归显著性常用代码(适用于OLS、固定效应、2SLS、GMM)

回归调整显著Stata代码 在实际做论文实证分析过程中经常会出现结果不显著，或者 结果方向与假设相反的情况， 正规的做法应当是调整控制变量、调整解释变量和被解释变 量的计算方法，调整数据区间和数据筛选条件 在这些方法都试过之后如果还得不到想要的 结果的话，可以尝试本文提到的速成方法 复制代码 附件内容： 包含示例数据和代码 代码附有详细注释（每行都有注释） 可以同时调整多个回归结果 适用于OLS、固定效 应、2SLS、Tobit、GMM等各种回归 调整原理：通过剔除部分显著影响回归结 果的数据 适用数据：样本量尽可能大，最好在4000以上，调整效果较好 示例主要使 用OLS回归、固定效应回归、2SLS回归和Tobit回归，其他回归方法都是类似的 ，有不懂的地方可以咨询 示例变量说明： 被解释变量Y 解释变量X 工具变量IV 回归代码： * 导入数据 use 示例数据.dta, clear * 定义全局控 制变量ControlVariable，后面使用 $ControlVariable 引用 * OLS回归 xi: reg Y X $ControlVariable , robus