面板数据能不能使用普通的回归模型

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我是管理学的，第一次做面板数据，请问：
我收集了一组数据，因为需要分析中介作用，使用面板数据的固定效应时总会drop一个变量。
把它们当做一般的数据做线性回归，效果比较好。
能不能吧面板数据当做普通的数据来做（直接进行变量之间的线性回归）？

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关键词：回归模型 面板数据 线性回归 drop 中介作用 数据 模型 面板

面板数据能不能做中介效应分析？

效果好，并且对研究有帮助又何必苛求于方法呢？

谢谢楼上的。
我主要是对于面板数据不熟悉，担心审稿人会问为什么不用面板数据的分析方法，而使用一般的回归方法。

可以做回归模型，但一般效果不好，面板用固定效应或随机效应模型来做，要多看几本书，慢慢摸索

pool OLS与panel data当个体效应与解释变量不相关时，应该是一致的(N或T无穷大)
你可以MC一下就知道了
不过，OLS的有效应还要求var(个体效应)=0才能使用

if your data is pooled data, then you can use OLS, otherwise, you cannot

you need do at least two tests

1# fanqiantao111

面板数据的一个特征是观察的个体与个体（CASE)之间不是独立的。这就意味着违反了普通回归模型的假设。具体的来说，因为RANDOM EFFECTS 和INTRACLASS CORRELATION的存在，使得普通回归的标准误估计发生错误。这样一来， 显著值的检验就也跟着错误了。只有一种情况下，面板数据可以用普通回归， 那就是进过检测， RANDOM EFFECTS 和 INTRACLASS CORRELATION全部不显著， 那么多重模型就简化为普通的回归模型。

面板数据分析采用的方法跟回归分析采用的方法本质上是一样的，不同的是面板数据对不同的观测主体（每个观测主体有多次观测，通常跨越不同时期）增加了固定效应或者是随机效应，在分析的时候增加了一些虚拟变量；如果可以先验地确定不同的观测主体之间没有影响响应变量的未观察到的因素，则直接采用回归分析也是可以的。

对面板数据不太熟悉，但感觉上应该不太好吧？面板数据每次观测变量间是不独立的哟。