每年的样本量不同，怎么处理

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各位大神好，我最近要写论文，数据是2011年到2014年的，但2011年是134家公司，2012年是199家，2013年234家，2014年323家，由于每年新增公司，所有每年的样本量都不一样，这算不算非平衡面板数据，stata怎么处理？要不要删样本，使四年的样本量一样？

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关键词：怎么处理 样本量 非平衡面板数据 非平衡面板 Stata 论文 平衡 样本

各位大神帮帮忙啦

一般来说不用删除数据。是否需要平衡面板也和模型有关。能不能用得看你用什么模型，怎么估计，然后看你的估计量的性质是在什么假定条件下推导出来的。简单说就是如果模型的假定你的数据能满足，那就能用；满足不了，不能用。面板数据模型很多，估计方法也很多。你不说你用什么，别人也就无法说能不能用了。

如果你用上市公司的，相当大一部分企业在所有样本区间里数据都是完整的，没有必要删除调整，使用面板固定效应也是可以的

夏目贵志 发表于 2015-12-21 00:16
一般来说不用删除数据。是否需要平衡面板也和模型有关。能不能用得看你用什么模型，怎么估计，然后看你的估 ...

我就是做最简单的相关分析，多元回归，模型的假定，数据可以满足，只是每年的样本量不一样，这样可以吗？

1027810 发表于 2015-12-21 12:27
我就是做最简单的相关分析，多元回归，模型的假定，数据可以满足，只是每年的样本量不一样，这样可以吗？

应该是没问题的。你试试看stata肯不肯给你估计先。如果有什么错误信息或者不符合常识的结果可以再发出来讨论。

你所描述的数据集确实构成了一个非平衡面板数据（Unbalanced Panel Data）。在面板数据分析中，“平衡”意味着每个个体在所有时间点都有观察值；而“非平衡”则表示至少有一个个体的观测不是完整的，即有的个体可能只存在于部分年份。

处理非平衡面板数据时，并不一定要删减样本以达到每年样本量相同。Stata等统计软件能够很好地处理这类数据。关键在于正确设置你的数据集为面板数据格式，并使用适当的命令来分析这种数据结构。

以下是在Stata中如何处理此类问题的步骤：

1. **设置数据为面板数据**：
   使用`xtset id_var time_var`，其中`id_var`是表示个体（如公司）标识符的变量名，而`time_var`是时间标识符。例如，在你的案例中，你可以运行如下命令来指定面板数据结构：
   
   ```
   xtset company_id year
   ```

2. **分析非平衡面板数据**：
   使用处理面板数据的命令，如`xtreg`, `xtpoisson`, `xtlogit`等。这些命令通常能够自动识别并正确处理不完整的时间序列。

3. **缺失值与平衡性问题**：
   如果你担心样本量变化会对结果产生影响，可以考虑使用各种方法来处理时间上的缺失观测值，比如使用滞后变量、差分模型或者在回归中加入时间固定效应（time fixed effects）等。这些都可以通过添加选项到命令中实现。

例如，进行固定效应回归时：

```
xtreg depvar indepvars, fe vce(robust)
```

无需手动平衡数据，Stata会自动处理不同公司每年的观察值数量变化问题。

总之，在大多数情况下，你不需要删减样本使得所有年份的样本量一致。使用面板数据分析方法时，软件会自适应地考虑到不同的观测数，并在模型估计中做出相应的调整。

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