工具变量一阶段F值的判断标准变成19.93了？

求大神理顺，工具变量一阶段F值究竟应该采取哪种判断标准？
（1）之前老师讲的是F值超过10即可；
（2）后来看到论文，很多采用大于16.38的标准。
（3）我在实际做回归时，Stata显示 “Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size   19.93”
究竟以哪种标准为准呢？求解答

在工具变量(IV)回归中，评估工具强度的一阶F值确实存在多个判断标准。这主要是因为不同的情景和研究可能对工具变量的有效性有不同要求。下面我会解释这些不同的标准以及如何选择适用的标准。

### 1. F值超过10

这个标准源于Stock and Yogo (2005)的研究，他们建议一阶F统计量至少要达到10以避免严重的弱工具问题（weak instrument problem）。当F值低于10时，可能意味着你的工具变量与内生解释变量的相关性较弱，进而影响到估计结果的精度和有效性。

### 2. F值大于16.38

这个标准其实也是从Stock and Yogo (2005)的研究中提出的，但它是针对特定情况下的更为严格的标准。当研究者关心的是在高偏误情况下保持有效的假设检验时，比如在小样本或存在较大内生性的情况下，F值需要达到16.38才能提供更好的保证。

### 3. Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size 19.93

这是Stata软件中用于测试工具变量强度的Stock-Yogo弱识别检验的一部分。这个特定数值（19.93）是基于你所设定的最大IV大小(maximal IV size)为10%下的临界值，这意味着在该情况下为了控制一定水平的I(0)/I(1)错误，一阶F统计量至少需要达到19.93。

### 如何选择标准？

- **一般场景下**：如果研究没有特别严格的精度要求或样本量相对较大时，使用F值超过10的标准是足够的。
- **更严谨的要求下**：如果你的研究关注点在于控制小样本偏差或存在较高内生性的情况，那么采用更为严格的标准（如16.38）会更合适。
- **特定测试标准下**：对于需要进行精确假设检验和错误率控制的情景，Stata提供的Stock-Yogo弱识别临界值（比如19.93）提供了一个具体且严格的门槛。

在选择适用的F值判断标准时，关键在于理解你的研究问题、样本特征以及对结果精度的要求。这有助于你做出更合理的选择，确保工具变量的有效性和回归分析的可靠性。

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