求教：我想用一个二元选择模型

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我想用一个二元选择模型（即函数为虚拟变量1或0）进行分析，说明变量数为4至5个，

但样本数仅20个。是不是样本太小，不能用啊。请大侠帮助，谢谢先！

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关键词：选择模型 虚拟变量 不能用 样本数 模型 选择 求教

这也太少了吧。样本20个，变量都5个了

个人觉得20个是非常非常少的。以Probit为例，典型的例子就是对选举行为的调查回归，现在假想你只随机抽取了20个人做样本进行Probit回归，那么你觉得能用这个模型来对这20个人之外的数万数亿人的的选举倾向（概率）作出判断吗？显然得出的结果（各人的选举倾向）将很不可靠，更何况你的说明变量还有4-5个，要我做，怎么说也得有5*1000=5000的样本量才能对事情有个清楚的交代...呵呵 个人看法，欢迎大家拍砖...（样本大小是个度的问题，不知道有没有针对这类模型的“度”的科学标准？）

no way, probit and logit demand for assympototic approach which is valid only when sample size is large. you even can not use finite sample adjustment with 20 observations.

谢谢楼上各位！！！

感觉样本太少,也不利于进行残差分析咯!呵呵!

我想用一个二元选择模型（即函数为虚拟变量1或0）分析人口数量 、 GDP等4至5个自变量各自对一个政策（即函数）的采用与否的影响程度（概率的高低）。因为观察对象只有20个（各位学长在网上都赐教道这样的话样本太少了），考虑了半天，为增加sample size，不知以下的方法是否可行：因该政策是1991年采用的，所以取1981年-1990年的10年区间，对于1991年采用了该政策的观察对象，1981年-1990年间每年的函数均取值1，而对于未采用该政策的观察对象，1981年-2000年间每年的函数均取值为0；这样的话，sample size将为20*10=200个了。

但这样的数据好像成为面板数据（Panel date）了，能把它视为横截面数据进行二元选择模型处理吗？再次请求诸位学长的赐教，谢谢，谢谢！

[此贴子已经被作者于2007-6-6 11:21:00编辑过]

还有时间上的效应影响……

我觉得“视为横截面数据进行二元选择模型处理”不大合适，因为1980年的100块GDP和1991年的100块GDP购买力差很多，所以对政策执行的影响力度也差很多，所以我的建议是至少将GDP按一定的基数调成相同的基准在进行拟合，但其中的可靠性并不清楚,因为正如你说的，上面是PANEL DATA，它能不能“转”以及如何“转”成横截面数据相关的理论，对小生而言都是盲点，故无法继续解答。

[此贴子已经被作者于2007-6-7 10:35:29编辑过]

谢谢各位的赐教!

我想可能没把我的意思表达清楚。情况是这样：

我现在的观察对象为20个，其中10个为此政策的采用者（91年采用），其他

10个为非采用者。我想分析人均GDP等3个自变量对该政策采用与否的影响程度，即，

Y（虚拟变量1或0）=c+a*X1+b*X2+d*X3 （X1，X2，X3分别为3个自变量）。

原本考虑X1，X2，X3取1990年的值，这样观察对象为20，sample size也为20个，太少。

为了扩大sample size，所以每个观察对象都取81-90年的10个点的值，这样每个观察对象sample size

就为10个，总的sample size就为20*10=200个了。这样话，可以适用

Y（虚拟变量1或0）=c+a*X1+b*X2+d*X3 的回归分析吗？

再请不吝赐教！谢谢谢谢！