用了工具变量全样本显著，但是分组回归都不显著

如题，我用工具变量进行2SLS，回归结果全样本显著，但是分组回归的两组都不显著，请问这是为什么？另外应该如何寻找工具变量？如果我找不到的话是不是就没法写了？焦急的我求助各位老师

也许你的样本量本来就不是很大，分组之后每一组的样本量就变得很小了？样本量不足的话，得不到统计显著的结果，很正常

ddx2009 发表于 2020-7-1 16:37
也许你的样本量本来就不是很大，分组之后每一组的样本量就变得很小了？样本量不足的话，得不到统计显著的结 ...

我的样本量有两万左右请问还有什么原因呢

你说的太笼统了。好多原因都可能带来这种结果
分样本的时候，意味着第一阶段和第二阶段的模型参数都是可以变化的
你可以先试试放在同一个样本下，加入分组变量作为控制变量，看结果是否有本质变化

alliswellxd 发表于 2020-7-11 15:07
我的样本量有两万左右请问还有什么原因呢

你必须要按照目前的方式分组吗？实在不行的话，你可以尝试别的分组方式。

ddx2009 发表于 2020-7-11 23:20
你必须要按照目前的方式分组吗？实在不行的话，你可以尝试别的分组方式。

好的我再试试别的，谢谢您

bca 发表于 2020-7-11 16:58
你说的太笼统了。好多原因都可能带来这种结果
分样本的时候，意味着第一阶段和第二阶段的模型参数都是可以 ...

好的，谢谢您

请问你找到问题在哪里了吗？我也是使用工具变量全样本结果是显著的，但是分组后每一组结果都不显著，而且我每组样本都在1-2万左右，样本量并不小。

使用工具变量进行2SLS回归时，全样本显著但分组回归不显著可能有以下原因：

1. 分组效应：可能每组内部的异质性较大，导致工具变量在各组中的效果不同。

2. 样本大小：分组回归的样本量可能比全样本小得多，这可能导致统计功效下降，从而使结果变得不显著。

3. 工具变量的选择：如果工具变量与解释变量之间的相关性不够强或者存在其他遗漏变量，那么工具变量的效果可能会减弱，特别是在各小组内。

寻找工具变量的方法通常包括理论推导、外生冲击、相关但不完全相关的变量等。如果你找不到合适的工具变量，可以考虑使用其他估计方法（如固定效应模型），或者在讨论部分解释这一限制，并探讨可能的解决方案。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用