处理selection bias，怎么用stata做

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available sample存在selection bias问题，所以在分析前需要解决这个selection bias问题，用统计方法怎么做？

例如，研究收入与学历的关系，如果sample不包括穷困的人，那这个sample就是biased，因为越穷的人应该更念不起书或没有条件去念书，但是现在怎么用统计方法处理一下这个sample？在stata里用什么命令？如果有code最好。 请指教。

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关键词：Selection Election Select Elect Stata available 统计 学历 最好

并不是所的问题都能用统计学去解决的。没有良好设计得到 的数据是没价值的，任何统计方法都不能弥补！
否则就是滥用统计学！！！

这个，跟你要用的处理selection bias的方法有关，跟你用什么软件无关吧。

1. help heckman

复制代码

selection bias不是那么好对付的。今年的JoE上还有文章讲这个来着。lz不熟悉的话最好还是从教材看起。心急吃不了热豆腐哦~

1、计量经济学书上有专门讲select bias的章节（woodridge的书）
2、heckman的一篇经典文章就select bias的理论的详细的介绍
3、stata里面有heckman的命令

heckman二阶段回归
一般是用来解决选择性偏差的

ha,在这里见到两位高手，楼上两位 版主蓝色和施冠锐

不过，我要说的是：heckman二段回归的问题比较大，现在已经逐渐不怎么用了。现在比较用的多的是：
simultaneous equations model 用于解决selection bias。

所以其实我的问题是:
怎么用stata做simultaneous equations model用于解决selection bias

我的标题没这么问是因为我想知道有没有其他更好的方法。

有人知道怎么做simultaneous equations model用于解决selection bias?

heckmal的ml估计比heckman  twostep更有效

你说simultaneous equations model用于解决selection bias，最好把计量理论的文章贴出来。


我还真不知道simultaneous equations model是可以用于解决selection bias的。

简单搜了下没发现simultaneous equations model用于解决selection bias的文章
没觉得heckman有什么问题啊,也没听说过. journal of econometrics上今年的文章可以看看, 163(2011)144-162

哈…我在找跟lz一样的东东。heckman主要没考虑结果跟选择的相互作用，即Simultaneity in self-selection models，由此导致内生性。得想办法解决。此方法有最简单的roy model，以及扩展的Structural self-selection models。但identification就成了一个问题。得加个识别条件，不然…。有牛人能弄个stata程序出来就好了。
参考文献：roy(1951),Maddala(1983)(说实话我看不怎么懂，太老了，看别人总结好的比较合适)