面板负二项回归的固定和随机效应不提供稳健标准误

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面板负二项回归(xtnbreg) 的固定和随机效应不提供稳健标准误(robust)和聚类稳健标准误(vce)选项。
那么一定要用bootstrap标准误吗？
问题是：不加选项结果很好，一用bootstrap结果就不显著了。
这个怎么选择处理？

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关键词：负二项回归 随机效应 标准误 Bootstrap Bootstra

是的，

population-avergaed下可以使用robust 可以根据你的研究来决定

在面板负二项回归分析中（xtnbreg），确实存在固定效应和随机效应模型，但在Stata的命令中并不直接提供robust或cluster robust标准误选项。这是因为这些调整通常与线性模型中的异方差稳健估计有关，而在负二项回归这样的非线性模型中，尤其是当考虑面板数据时，需要不同的方法来处理复杂的数据结构和潜在的相关性问题。

使用bootstrap是处理此类问题的一种方式，它可以提供更稳健的标准误估计。然而，如果你发现使用bootstrap后结果不再显著，这可能表明原模型的结果对假设（如同方差）过于敏感，或者可能存在其他未被正确建模的异质性和相关性来源。这种情况下，有几个选项：

1. **重新考虑模型设定**：检查是否有可能遗漏了重要变量或模型形式不够准确。

2. **使用更复杂的方法处理聚类**：虽然xtnbreg不直接支持vce(cluster)，但可以尝试在Stata中使用`cluster()`选项与其他命令结合，如`gmm`或编写自己的程序来实现类似的效果。

3. **考虑混合效果模型**：如果数据的结构允许且理论上有理由假设存在随机效应的层次结构（比如不同个体间有不可观测的差异），可以尝试用更复杂的混合效果负二项回归模型。

4. **敏感性分析**：报告并讨论使用bootstrap和其他标准误估计的结果，以展示结果在不同规格下的稳健性或不稳定性。这可以帮助读者理解研究发现的可靠性以及可能的局限性。

最终的选择应基于数据的具体特性、理论背景和统计假设的有效性。如果使用bootstrap后发现结果显著性的变化较大，建议深入探讨这一现象背后的原因，并谨慎解释结果。
  
以上所述提供了几种处理面板负二项回归中稳健标准误问题的方法，但重要的是要根据具体研究目的和数据分析需求来选择最适合的策略。

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