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雷达卡
在安慰剂检验（Placebo Test）中，研究者通常会通过随机或有条件地重新分配实验组（处理组）和对照组（控制组）来检验研究结果的可靠性。安慰剂检验的核心思想是验证数据中是否存在偶然性驱动的结果，如果模型在错误指定的实验组下依然显著，则可能表明结果不可靠。
如果您希望在安慰剂检验中**指定一定数量的实验组**（即模拟新的处理组规模），可以通过以下方法实现。在 Stata 或其他统计软件中，这种操作通常通过随机抽样或分组完成。
**一、安慰剂检验的背景和目的**
1. **目的**：通过构造虚假的实验组，检验研究中估计的因果效应是否仅是数据偶然性导致。如果虚假实验组的效应显著，而理论实验组的效应不显著，则可能说明研究结果欠缺因果解释力。
2. **机制**：重新随机化实验和对照组，重复估计模型，并记录每次随机化的效应。如果随机化的效应分布接近0（即大多数随机化实验组没有显著的效应），说明研究结果的可靠性较高。
**二、如何指定一定数量的实验组**
假设您有一个数据集，变量包含：
**`treatment`**：原始的实验组（处理组）标识变量，0=对照组，1=实验组。
**`outcome`**：因变量。
**`X1, X2, ..., Xn`**：控制变量。
如果要在安慰剂检验中**指定一定数量的实验组**，可以按照以下步骤操作：
**三、Stata 中的实现方法**
**1. 随机抽样指定实验组的规模**
通过随机抽样的方法，选取一定数量的虚假实验组。
```stata
gen placebo_treatment = 0 // 生成一个虚假的实验组变量，并初始赋值为0
set seed 12345 // 设置随机种子，保证结果可重复
sample 100, count // 从样本中随机抽取100个观测值
replace placebo_treatment = 1 if _n <= 100 // 将前100个样本标记为实验组
```
这里，`placebo_treatment` 是一个重新定义的虚假实验组，其中有 100 个样本被指定为实验组。
**2. 条件抽样指定实验组**
如果要根据某些条件选择实验组（如按某变量取值范围指定实验组），可以使用条件语句：
```stata
gen placebo_treatment = 0
replace placebo_treatment = 1 if income < 50000 & age > 30
```
这里，条件为收入小于 50,000 且年龄大于 30。
**3. 固定比例指定实验组**
如果要指定实验组的规模为样本总量的某个比例（如 30%），可以通过以下代码实现：
```stata
gen placebo_treatment = 0
gen rand_num = runiform() // 生成一个随机数变量
replace placebo_treatment = 1 if rand_num <= 0.3 // 30%的样本随机分配为实验组
```
这里，随机数变量 `rand_num` 的值在 0 和 1 之间，取值小于 0.3 的观测被指定为实验组。
**4. 重复安慰剂检验**
在安慰剂检验中，实验组的随机分配通常需要重复多次（如 100 次）以检验效果的稳定性。可以通过循环操作实现：
```stata
gen placebo_effect = .
forval i = 1/100 { // 重复 100 次安慰剂检验
gen placebo_treatment = 0
gen rand_num = runiform()
replace placebo_treatment = 1 if rand_num <= 0.3 // 每次随机选择30%的样本
regress outcome placebo_treatment X1 X2 X3 // 估计模型
replace placebo_effect = _b[placebo_treatment] in `i' // 存储虚假实验组的系数
}
```
`placebo_effect` 将保存每次检验中虚假实验组的估计系数。
**四、R 中的实现方法**
如果您使用 R，可以通过以下代码实现类似的效果：
**1. 创建虚假实验组**
随机生成一定数量的实验组：
```r
set.seed(12345) 设置随机种子
data$placebo_treatment < 0
data$placebo_treatment[sample(1:nrow(data), 100)] < 1 指定100个实验组
```
**2. 条件指定实验组**
例如，选择收入小于50,000且年龄大于30的样本作为实验组：
```r
data$placebo_treatment < ifelse(data$income < 50000 & data$age > 30, 1, 0)
```
**3. 重复随机化**
重复多次随机化并记录结果：
```r
placebo_effects < numeric(100) 存储100次安慰剂检验的系数
for (i in 1:100) {
data$placebo_treatment < 0
data$placebo_treatment[sample(1:nrow(data), floor(0.3 * nrow(data)))] < 1
model < lm(outcome ~ placebo_treatment + X1 + X2 + X3, data = data)
placebo_effects[i] < coef(model)["placebo_treatment"]
}
```
**4. 可视化安慰剂检验结果**
绘制安慰剂效应的分布（通常期望其接近于 0）：
```r
hist(placebo_effects, main = "Distribution of Placebo Effects", xlab = "Effect size")
```
**五、重要注意事项**
1. **安慰剂效应的分布**：
如果随机指定的实验组效应大多数靠近 0，且显著性较低，则说明研究的真实实验组效应可信。
如果随机指定的实验组效应频繁显著，说明可能存在模型问题或数据结构问题。
2. **随机种子的设置**：
设置种子（`set seed`）可以保证结果的可重复性，特别是当您需要多次重复随机化时。
3. **实验组规模的设定**：
实验组的大小可以根据理论研究或实际需求设定（如固定数值、比例等）。
需确保实验组的规模合理，不至于影响模型的收敛性。
4. **重复次数的选择**：
通常建议重复随机化 100 次或更多，以观察安慰剂效应的稳定性。
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