在Stata中进行固定效应模型回归后，判断结果是否显著主要看以下几个关键点：
1. **系数的t值或z值**：通常情况下，如果一个变量的t值或z值（绝对值）大于2，则说明该变量对应的系数在5%的显著性水平下是显著的。这意味着这个变量对因变量有统计学上的显著影响。
2. **p-value**：这是判断系数是否显著最直观的方式。通常情况下，如果一个变量的p-value小于0.05（有时也会用更严格的0.01标准），则认为该变量在模型中的效应是显著的。这意味着拒绝零假设的概率低于5%或1%，即有95%或99%的信心说这个系数不是由于随机变化造成的。
3. **F检验**：固定效应回归通常还会提供一个整体模型的F检验值，这可以告诉你整个模型是否能够解释因变量的变化。如果F值对应的p-value小于0.05，则说明模型的整体解释力是显著的。
4. **R-squared（决定系数）或Adjusted R-squared**：虽然这些值不直接用于判断统计显著性，但它们可以告诉你模型解释了多少因变量变异性。较高的R-squared表示模型拟合较好，但这并不总是意味着所有个体回归系数都是显著的。
5. **标准误和置信区间**：查看回归系数的标准误以及对应的置信区间也非常重要。如果一个变量的置信区间不包含0，则说明该变量的效应是统计上显著的。
在解读Stata输出时，重点看这些值可以帮助你判断回归结果是否显著，并理解模型对数据拟合的好坏。如果你能提供具体的Stata输出或描述你的研究背景和问题，我可以给出更具体的意见和建议。
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