stata fixed effectt与random effect有何区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-08 13:47 标签： stata fixed effect
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第七讲_面板数据模型(Fixed_Effect__Random_Effect)
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小弟在做论文十分不解
1）是一个unbalanced panel， 如果要balanced就必须要删掉很多观测值， 那么用unbalanced是不是更好？ 还是删去以下firm-year？
2） 模型是
& & Y = A+BX+λI+δT+ε
& & I代表行业fixed effect&&T代表时间fixed effect
& & 写得是corporate finance的方面
看了这么多论坛的帖子还是很困惑 目前写下的是这样
reg Y X i. industry i. year, vce(cluster industry)
用行业和年份来去除一些omitted的因素 这样写有什么问题 cluster 和 fixed effect可以这样用么？这个有什么问题么？
3）Petersen (2009)写道 Since most panel data sets have more firms than years, the most common approach is to include dummy variables each year (to absorb the time effect) and then cluster by firm.&
那是不是要改成
reg Y X i. industry i. year, vce(cluster company)
很困扰 谢谢各位 小弟第一次用stata写面板
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载入中......
个人认为应该是第三种，且你的命令写错了，应使用xtreg Y X i.industry i.year,fe vce(cluster company)。
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雷子2008 发表于
个人认为应该是第三种，且你的命令写错了，应使用xtreg Y X i.industry i.year,fe vce(cluster company)。谢谢
我知道xtreg是做面板的
reg用来做pooled的回归
感觉从介绍上差不多 不是很了解
ivreg 也可以跑出结果的。
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如果用面板命令这样写:（1）先设置xtset定义面板数据 （2）xtreg xtreg Y X i.industry i.year,fe vce
如果不定义面板数据的话，ivreg去写命令
两者输出的结果没有区别
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nmzhaozhouhua 发表于
如果用面板命令这样写:（1）先设置xtset定义面板数据 （2）xtreg xtreg Y X i.industry i.year,fe vce
如果 ...谢谢
我只了解到
areg regress xtreg
得到的b是一样的
就是不知道这样设置cluster 会不会和 industry 和 year的 fixed effect 有什么问题
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如何写讨论：meta用fixed-effect model做的结果有统计学意义，用random-effect做的结果没有统计学意义
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问题已解决悬赏丁当:30
用fixed-effect model做的结果有统计学意义，用random-effect做的结果没有统计学意义，要在discussion中如何讨论？其实记得我是和战友讨论过这个问题的，但是没有及时记录和写入文章中，又被我忘记了，前几天又重装了电脑，哎……记得当时讨论的结果时，这样的结果很有可能是假阳性，更多内容我已不记得欢迎大家讨论，凡实质性参加讨论者，加丁当啊加丁当以示鼓励~谢谢
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sisigreen 谢谢，你的观点很新颖，如果真是这样，对于我们平时做meta会很有指导意义，能透露一下出处吗？很多人对方法学中的一些问题存在误解。典型的例子是随机效应模型的选择问题。应该去了解这两种模型的区别是什么，为什么有这种区别。何时选择随机效应模型，目前主流的观点已经不再是根据统计学异质性进行判断了。对于观察性研究，并不是说严格的不能使用固定效应模型，但是，我认为仅在下列条件同时满足的情况下，使用固定效应模型才是合理的：1 研究设计相同。例如，不能是同时包含了队列和病例对照，要么都是前瞻性队列要么都是回顾性队列，混合了前瞻和回顾性队列我认为都有问题。更别说包括病例系列前后自身对照这种。2 纳入的患者基本是同一个人群。3 在原始研究分析中，效应量调整的混杂因素应该是大致相同的。例如，研究癌症作为结局时，一个研究调整了吸烟，一个没调整，这个我认为不可以使用固定模型。更别说一个调整了混杂一个用的是粗效应。4 方法学质量类似。要么都是质量不高的，要么都是前瞻性大型人群高质量队列。5 等等。可见，其实条件很苛刻。苛刻的原因是，观察性研究中，上述任意一条因素，都可以导致远比RCT严重的多的研究间异质性，而忽略这种潜在的异质性进行固定效应合并是不合理的。您的例子中，既然两种模型结果不同，可见I2值肯定不是0，如果是0，两个结果应该是相同的。既然统计学异质性效力这么低的手段都已经发现了一些异质性，再用固定效应模型，我认为有问题，除非您能从上面的点中证明，您的原始研究是高度同质的。PS：一个结果有统计学意义一个没有，这种结果本身就说明了这个效应即便存在统计学意义，也仅仅是个marginal显著性，如果这个效应统计学显著性真实存在，一般不会是这种情况。建议实事求是，不要下过强结论，否则有时候适得其反。
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我记得当时翻cochrane手册时看到一段话，固定效应模型本身是没有考虑异质性的，也就是说想要用固定模型，前提就是异质性要低，而随机效应模型是考虑了异质性，就是说对于差异过大的研究，随机模型更好，你可以实验一下，当异质性低的时候，两个模型结果没有区别，当异质性过高时，两个模型就有差别了
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原始研究是什么设计？
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关于丁香园panel data 都要做firm fixed effect吗_百度知道
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panel data 都要做firm fixed effect吗
我有更好的答案
尤其是涉及到混合ols回归和固定效应模型的差异问题其实就是在混合ols回归，固定效应模型和随机效应模型三者间进行选择的问题，即时间和id项要不要控制的问题。比如，固定效应模型就只能求的随时间而变变量的参数估计，不能得到不随时间而变的行业，公司的参数估计，而混合ols回归可以。属于原理上的问题。混合ols回归和固定效应模型方法各有其优劣的
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