实证研究如何保持模型样本量前后一致？

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在稳健性检验分析时，如果替换的变量和原变量数据来源不一致，去除缺漏值后应该与原数据集样本量有出入。但是我发现很多期刊文章即使替换的变量来自不同的数据库，但是回归时样本量始终是一样的，这是如何实现的呢？<br>
我的想法是老师们可能是在一开始就把所有要用到的变量数据都放到数据集中，统一进行缺漏值的删除，这样以后每次回归用到的数据都是同一个数据集。<br>
但是这样有个问题，我在写毕业论文时，很多变量一开始都不知道要用，这样每多一个变量，我都要把它再放入数据集重新删除缺漏值，然后把之前做的回归再全部重新做一遍（因为数据变了），这样工作量很大，前面的回归结果也很难保持始终显著，敢问前辈、老师们这是怎么解决的呀

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关键词：实证研究 样本量 稳健性检验 回归结果 数据来源

你想的是对的

先下载所有数据

然后进行一个基准回归，筛选出研究的样本
然后此后的回归都在这个样本中进行

所以顺序实际是 先回归 然后再敲定样本 因为这样自动去除了缺失值数据

那……如果是调整样本区间呢？这样观测值不就不一样了吗？

wdlbcj 发表于 2024-4-11 16:39
你想的是对的

先下载所有数据

您说的应该是最基本的数据处理的操作，我一开始也是这样处理缺失值的，现在我遇到的问题是更换变量之后，由于数据来源不同、两个数据集的缺失值不是一一对应，造成去除缺漏值后样本量不一致。即使是分别来自于资产负债表和利润表，样本量也会有小幅度的变动。我问了下我的导师，她说可以不一样，按道理也应该是，本来变量变动了，样本量就是会变动。我之前说的期刊上不同来源数据的样本量一致是我记错了，他们替换一般都是用同一个表里的数据，所以样本量基本没有变化。

学术之光 发表于 2024-4-11 17:25
那……如果是调整样本区间呢？这样观测值不就不一样了吗？

不好意思，我不清楚您说的调整样本区间具体是指什么。

accunting_neo 发表于 2024-4-13 11:14
您说的应该是最基本的数据处理的操作，我一开始也是这样处理缺失值的，现在我遇到的问题是更换变量之后， ...

稳健性检验这种 换了不同的测度 如果观测值变动不是太过分 是可以接受的

accunting_neo 发表于 2024-4-13 11:15
不好意思，我不清楚您说的调整样本区间具体是指什么。

稳健性检验有些是通过调整样本区间来实现的，例如剔除某些行业、某些年份的数据，这样样本观测肯定不一样的。然后我看过管理评论、经济管理、中国工业经济、管理世界的论文，那些替换测量方式之后样本观测值很多都不一样的