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⛳ Stata 系列推文:
作者:韩杰 (暨南大学)
邮箱:han_ovetk@foxmail.com
编者按:本文主要摘译自下文,特此致谢!
Source:Clark T S, Linzer D A. Should I use fixed or random effects?[J]. Political science research and methods, 2015, 3(2): 399-408. -PDF-
目录
在社会科学中,实证分析经常面对的是聚类或分组的定量数据。为了解释群体水平的变化并改善模型的拟合优度,学者们通常会选择一个固定或随机效应模型。但是,目前关于在什么条件下应该选择哪种方法的建议仍然含糊不清,有时甚至是相互矛盾的。
本文为学者们在固定效应和随机效应模型之间的选择提供了实用指导。这两个模型都包含了一系列假设,这些假设在任何给定的数据中都可能被违背。在某些条件下,随机效应模型可以引入偏差,但减少了对关注系数估计的方差。固定效应估计将是无偏的,但可能受样本依赖性的影响。
我们认为,研究者不应该过分重视最小化偏差或方差,而应该考虑在任何一个模型中两者之间的权衡。如果协变量与组效应相关,随机效应模型在系数估计中可能存在偏差,但这并不意味着协变量与组效应之间的任何相关,就认为固定效应是首选的。相反,应该判断的是产生了多少偏差,以及使用固定效应会引入多少方差。
考虑线性模型,观测值
假设每个组的
由于这些变量不包括在模型中,我们用
如果组效应不同,但与
有两种标准的方法来模拟
在随机效应模型中,
当我们假设
令
其中,
当
在某些情况下,固定效应和随机效应模型之间的选择遵循研究人员的理论模型。然而,理论模型往往没有一个特定的规范,以及理论模型并不适合经验依据。此时,两种模型并不存在明显的区分。
在特定条件下,固定效应模型中的
随机效应模型通过跨组部分汇集信息,使
随机效应模型最严重的缺点是在估计
假设有一个变量
有学者建议使用 Hausman (1978) 规范检验来检测是否违反了解释变量与组效应正交的随机效应模型假设。当检验结果显著时,表明
因此,如果 Hausman 检验不能拒绝正交性的零假设,很可能不是因为真正的相关性是零,相反,该检验很可能缺乏足够的统计能力来可靠的区分小相关性和零相关性。当使用随机效应模型时,即使 Hausman 检验没有发现显著的结果,在
除了这些理论考虑之外,研究人员在决定固定效应和随机效应估计值时,还可能考虑一些实际和技术问题。例如,研究人员通常希望在模型中包含一个重要的、在组内不变化的协变量。在这种情况下,组内不变估计量将与组指示变量完全共线,使其不可能估计该变量的独特影响,或者,自变量可能在每个组内表现出极小的变化。
在时间序列截面数据中,随时间变化非常缓慢的自变量通常被称为 slow moving or sluggish。如果 sluggish 和组效应之间的相关性足够高,则可以破坏对自变量效应的估计。当使用固定效应估计量时,进行样本外预测是不可能的,因为未观察到的组效应是未知的。在随机效应模型中,使用模型对总体中组效应潜在分布的估计作为样本外预测是可行的。
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh 固定效应 随机效应, m
安装最新版lianxh
命令:
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