在双向固定效应的DID中进一步加入高维固定效应，核心解释变量符号相反了

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最开始做的双向固定效应多时点DID，核心解释变量是显著为负的，在进一步控制了行业-地区二维固定效应之后，核心解释变量显著为正了。是否说明行业-地区层面对结果有较为明显的影响，更应该加入行业-地区固定效应？能否舍弃显著为负的结果，直接得出结果显著为正？

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关键词：固定效应 解释变量 DID 多时点

1. 在控制固定效应的情况下再去分析
2. 斟酌研究问题的核心逻辑是什么

在统计分析中，当你观察到核心解释变量在加入不同固定效应后的符号发生变化（从显著为负变为显著为正），这通常意味着未控制的变量（在这个案例中是行业和地区的交互效应）对结果有显著的影响。以下是对你问题的详细回答：

行业-地区层面对结果的影响：
确实，当加入行业-地区二维固定效应后，核心解释变量的符号发生变化，这强烈暗示行业和地区的交互作用对你的结果变量有显著影响。固定效应模型的主要目的是消除那些不随时间变化的不可观测因素（如行业特性、地区政策等）对结果的影响。因此，加入这些固定效应后，模型能更准确地反映核心解释变量与结果变量之间的真实关系。
是否应该加入行业-地区固定效应：
基于上述分析，加入行业-地区固定效应是合理的，因为它能显著提高模型的准确性和可靠性。通过这样做，你能够更全面地考虑不同行业和地区之间的差异，从而得到更稳健的结论。
能否舍弃显著为负的结果：
不能简单地舍弃显著为负的结果而直接得出显著为正的结果。虽然加入行业-地区固定效应后的模型可能更准确地反映了现实情况，但显著为负的结果仍然是一个重要的发现，它可能揭示了在没有考虑行业和地区差异时的一些潜在影响。因此，你应该在报告中同时呈现这两个结果，并讨论它们之间的差异和可能的原因。
如何解释和报告结果：
在解释和报告结果时，你应该明确指出在加入行业-地区固定效应前后核心解释变量符号的变化，并解释这种变化可能的原因。同时，你还可以进一步探讨行业和地区差异对结果的具体影响，以及这些影响如何与你的研究假设和理论背景相一致或相悖。
综上所述，加入行业-地区固定效应是一个合理的选择，因为它能显著提高模型的准确性和可靠性。然而，在解释和报告结果时，你应该同时考虑显著为负和显著为正的结果，并讨论它们之间的差异和可能的原因。

先思考清楚你的研究问题是否需要固定效应，固定效应不是根据结果，而是从理论上可行的

白眉老夫子 发表于 2024-10-16 21:17
在统计分析中，当你观察到核心解释变量在加入不同固定效应后的符号发生变化（从显著为负变为显著为正），这 ...

是AI标准回答了

应该加入 行业-地区 固定效应，这就相当于加入控制变量，回归更合理了。但行业-地区固定效应的加入直观上会和时间、个体固定效应有相关性，表现在回归中就是多重共线性。是不是在解释中需要说明一下？