自己手动控制年份之后用test计算出了wald chi2，供之后需要的人参考！！

请问如何手动控制年份进行test呢？谢谢！我的也出不来

就是每一年都是一个虚拟变量，例如：2012=1，其他年份就=0，不用i.year

解决你遇到的问题可能需要从几个角度来分析和尝试：

1. **Wald chi2不显示的原因分析**：
   - 当你加入了自变量、调节变量和i.year（时间虚拟变量）后，模型的复杂度增加，可能因为模型过于复杂或者数据中存在多重共线性，导致Wald chi2统计量计算出现问题。Stata在某些情况下，特别是使用复杂模型和/或大量变量时，可能不会显示Wald chi2统计量。
   - 使用`robust`选项后，Wald chi2可能不显示，这是因为在某些情况下，Stata在考虑稳健标准误后可能调整了统计检验的计算方式。

2. **如何使用`test`命令进行Wald检验**：
   - 对于时间虚拟变量（如i.year），你可以通过创建这些变量的指标（dummy variables）并将其作为自变量加入模型，然后使用`test`命令对这些虚拟变量进行Wald检验。具体的命令可能像这样：
     ```
     xtset panelvar timevar
     xtgee y x1 x2 i.year, family(gaussian) link(identity) robust
     test _Idummyvar1 _Idummyvar2 ... _IdummyvarN
     ```
     其中`_Idummyvar1`到`_IdummyvarN`是i.year生成的虚拟变量在模型中的名称。你需要替换为实际的变量名。

3. **如果Wald chi2不可用，其他可汇报的统计量**：
   - **模型拟合指标**：如AIC（Akaike信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则），这些可以帮助评价模型的拟合优度。
   - **系数的显著性**：即使Wald chi2不可用，你还可以通过检查模型中各个系数的t统计量或z统计量以及对应的P值来评估这些系数的显著性。
   - **稳健性检验**：通过不同的模型设定（如不同的家庭分布和链接函数）来检验结果的稳健性。

4. **解决方案和建议**：
   - **检查多重共线性**：使用`vif`命令检查变量之间是否存在高度共线性，如果存在，考虑删除或合并一些变量。
   - **简化模型**：尝试简化模型，如逐步删除不显著的变量，看是否可以得到Wald chi2统计量。
   - **分步回归**：先使用控制变量和自变量进行回归，然后逐步添加调节变量和时间效应，每一步都检查Wald chi2统计量的变化。

最后，如果所有尝试都未能显示Wald chi2，你可以在汇报结果时解释这一点，并依赖其他统计量和模型诊断工具来支持你的结论。同时，也建议查阅最新的Stata文档和相关统计学文献，以获取更专业和深入的解决方案。

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