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主回归不显著, 分组回归却异常显著, 还有必要进行下去么?

计量圈社群 计量经济圈 2023-08-12

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计量社群群友提出一个非常常见的实证问题:主回归(全样本)不显著,但分组回归系数显著,他这里还是一正一负,问还有必要进行下去吗?

看到这样的情况,很多青年学者可能会感到一脸困惑,觉得既然基准回归(全样本回归)都不显著,那就没有开展进一步分析的必要,进而否定了该研究的可行性。
不过,在看到此种情况后,也有许多学者在其内在好奇心驱动下会做进一步的探索,从而破解这一让人困惑的回归结果。
一些群友认为,模型的设定和应用具有灵活性,回归结果不可怕,关键在于如何解释回归的结果及其合理性。有可能是两个分组数据的属性恰好相反,将它们合并后可能相互抵消,从而使得主回归不再显著。模型是否存在问题取决于理论推导过程,只要理论没有问题,通常问题出在数据方面。因此,群友建议对关键变量进行仔细筛选,或者引入关键的控制变量,然后重新进行计算以查看回归结果。
如果仍然维持原来的结果,在两个不同分组间系数存在显著差异,可以说明这两组数据在分组依据的指标上有所不同,此时需要根据理论背景进行解释。因此,在进行建模时可以考虑使用分组的方法,或者通过添加交叉项做进一步的验证;同时,也可以将分组依据作为一个虚拟变量添加到主回归模型中,然后开展进一步的分析,看看主回归的结果是否仍然不显著。
总之,我们所开展的数据分析应该是为解决眼下的问题而服务的。
下方是社群群友的一些讨论的截图,可以参看一下:
有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑!QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办

*计量群友在社群上传了该书的PDF版本,群友可直接下载参看。

一些社群学术讨论:1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”,2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”,3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”,4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?,5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢?6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗?7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题?8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么?9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者,10.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性,11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论,12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器,13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等,14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论,15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢?17.解释变量提升一个标准差,被解释变量提升几个百分比呢?18.关于DID中对照组与处理组的比例问题?19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里?20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里?21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗?22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事?23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异?24.被质疑: X与Y相关系数与回归系数截然相反, 你咋想的?25.审稿人质问: 通篇都基于OLS估计, 却把它放到稳健性检验或进一步讨论中!26.异质性和机制检验都用交互项做会被审稿人质疑么? 27.所有控制变量都不显著行不行呢?审稿人啥看法,28.审稿人: 实证论文必须先提出假说, 再依次进行实证检验么?29.审稿人: 如何在双向固定效应下还能估计出不随个体变化的宏观变量呢?30.为啥我看到面板数据中可以估计出性别, 民族虚拟变量? 还是国内权威期刊


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