在Stata中遇到回归结果与理论预期不符的情况时（即核心解释变量的系数符号相反），确实会令人困惑。这可能由多种原因造成：
1. **数据预处理问题**：检查数据输入和清理是否正确，确保没有错误地将数据倒置或以反向形式录入。
2. **控制变量的影响**：在多元回归中，其他控制变量的效应可能会逆转核心解释变量的符号。尝试逐步移除一些次要的控制变量看结果是否有变化。
3. **模型设定偏误**：可能你的模型没有完全捕捉到变量间的复杂关系。例如，可能存在非线性关系或交互作用被忽略。
4. **样本选择偏差**：如果样本不具代表性，或者存在样本选择问题，也可能导致回归系数符号与预期相反。
5. **测量误差**：用于衡量核心解释变量和响应变量的指标可能存在问题，如噪音、偏差或其他形式的测量错误。
6. **模型假设违背**：尽管你已经检验了多重共线性和异方差性，并使用固定效应模型进行稳健估计，但还需检查其他潜在问题，比如自相关或异常值的影响。
处理这个问题的一些建议：
- 重新审视数据清理和预处理步骤。
- 检查变量定义是否准确反映理论构想。
- 尝试非线性回归或其他模型设定（如加入平方项、对数变换等）。
- 分析残差，检查是否存在异常值或结构变化点。
- 考虑使用更复杂的模型（例如面板数据的混合效应模型），或者引入其他可能影响结果的变量。
- 如果可能，尝试使用不同的样本或数据集进行验证。
如果上述步骤都无法解决问题，建议回到理论基础和文献回顾上，确保你的假设是基于扎实的学术研究，并与领域的专家交流寻求意见。有时候，实证结果与预期不符可能是新的发现，需要深入探讨其背后的机制。
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