为什么在logistic回归中加入固定效应后，样本量会减少？

北方的北方有极光 发表于 2020-2-26 17:35
以下是我的部分数据资料和code我的问题是：
同样的数据两次回归，只是固定效应不同，为什么观测值数量会 ...

请问你知道ivprobit如何控制交互固定效应吗

薄言往诉 发表于 2022-5-12 21:39
我在代码最后加上了asis，强制不减少观测
但是可能导致有时候陷入死循环

楼主您好，我也遇到了加入行业固定效应后就样本量减少的问题，您加入这个asis具体代表什么意思呢？这样做可以吗？我试了下，好像确实不影响主结果，就影响了样本量

大富大贵张 发表于 2022-5-30 08:53
我也是控制了行业和省份的固定效应，然后观测值由20336减到19779.我的因变量是连续变量，不知道为什么

请问这个因变量是连续变量的，如何解决这个问题呢？要让回归样本不减少

lx150607059484 发表于 2022-8-29 15:23
楼主您好，我也遇到了加入行业固定效应后就样本量减少的问题，您加入这个asis具体代表什么意思呢？这样做 ...

请问在哪里+asis呢，我加在代码后面显示variable asis not found呢，能否举个加上asis的例子呢

pgg7439340 发表于 2020-5-2 23:19
请问这种情况下应该如何处理呢？

请问最后怎么处理的呢

应该是stata自动去掉了不变化的数据

在logistic回归中加入固定效应后，样本量会减少的原因通常与数据的结构和固定效应的性质有关。

1. 重复观测：如果数据包含了同一实体在不同时间点的多次观测（如面板数据），那么加入时间固定效应（如年份）就会消除这些重复观测之间的差异。由于每个个体在特定年份只有一个观测值，因此样本量会减少。

2. 类别间的差异：类似地，当加入类别固定效应（如行业或省份）时，模型会试图捕捉不同类别之间的系统性差异。然而，如果某些类别的数据中存在空缺或者重复观测的情况，那么在引入这些类别的固定效应后，样本量就可能会减少。

总结来说，固定效应的引入会使得模型更加关注于解释变量与特定年份、行业或省份的关联，而不仅仅是它们与因变量之间的关系。这一过程可能导致某些重复观测或类别数据被排除在外，从而减少了样本量。

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