学术小白，求助下为什么豪斯曼检验加入一个变量后显示nothing to test，如图

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做得是省级面板数据
去掉lngdp这个变量后做豪斯曼检验是可以得到p值的，但是加入lngdp这个变量之后这样显示了，搜索了一圈都没能得到答案，所以求助下各位大神！！

. do "C:\Users\AVRILL~1\AppData\Local\Temp\STD4b40_000000.tmp"

. qui xtreg income FMD lngdp aging city_r,fe //固定效应估计

. est store FE //储存结果

. qui xtreg income FMD lngdp aging city_r,re //随机效应估计

. est store RE //储存结果

. hausman FE RE, sigmamore
nothing to test
r(498);

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关键词：Nothing Thing 豪斯曼检验 Thin test Stata 面板数据

遇到"Hausman Test"显示"nothing to test"的问题，通常意味着在你尝试比较的两个模型（固定效应FE和随机效应RE）之间没有可比性。这可能是由于以下几种原因：

1. **变量数量不匹配**：确保你用来估计固定效应模型和随机效应模型的变量是完全相同的。从你的代码来看，你使用的变量列表是一致的，但如果在运行过程中出现了某些异常（比如某个变量的观测值全部缺失），也可能导致问题。

2. **所有系数均相等或无法区分**：Hausman检验假设如果固定效应和随机效应模型给出的是相同的结果（即参数估计非常接近），那么就没有必要进行进一步测试来确定哪种模型更合适。这可能是因为数据的特性，比如某些变量对结果几乎没有影响，或者是模型设定的问题。

3. **命令语法错误或Stata版本问题**：虽然你的代码看起来是正确的，但是有时候小细节或者Stata的版本差异也可能导致意想不到的结果。确保你使用的`hausman`命令符合你当前Stata版本的要求。

在你的具体情况下，问题可能出现在数据处理阶段或者是某个变量（比如lngdp）的观测值不符合预期。例如，如果lngdp中的所有观测都是缺失值或完全相同的，那么模型就无法基于这个变量来区分个体效应，从而导致Hausman检验失效。

解决策略：
- 检查lngdp以及其它变量的数据完整性，确保没有大量的缺失值。
- 重新检查数据的预处理过程，特别是对于异常值和缺失值的处理是否得当。
- 尝试在更简单的模型中（比如只包含一个或两个解释变量）运行Hausman检验，看问题是否仍然存在。

如果上述步骤都无法解决问题，可能需要更深入地了解你的具体数据和研究设计来给出针对性建议。

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