2024.05.08
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穩健推論
應用研究的主力是線性迴歸；要根據配適的迴歸模型進行推論，需要確保估計標準誤或計算信賴區間和p值的方法，對於違反i.i.d.假設的情況具有穩健性。當集群較少時，集群穩健標準誤並不可靠；最近，出現了許多替代方案與許多關於集群穩健標準誤的討論。
本文將討論在Stata中實作集群穩健推論的兩種替代方案，使用異質性差異中之差異 (DID) 模型作為範例，但適用於任何由Stata中最常用的線性模型估計指令regress, areg, or xtreg, fe所配適的線性迴歸模型。
Stata 18為常用的線性模型提供三種新的集群穩健推論工具，可獲得更精確的標準誤與信賴區間；其中兩個是針對集群較少的工具，第三種工具可於存在非巢式多路集群時使用。
來源：Robust inference
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