可能你的样本没那么多 断点附近的都是这么多样本

样本量太小，导致按照驱动变量的百分位数筛选样本区分度低

请问与在不同的驱动变量下样本量的数量一致有关系吗？我没明白，0.3是什么意思，它是e的处理效应吧，谢谢您了

在使用Stata进行断点回归（RD）分析时，你遇到了甜甜圈效应的处理问题。当逐步去除断点附近的1%、2%、3%、4%和5%样本时，得到的回归结果竟然完全一致，这可能表明数据结构或模型设定中存在某些特殊性。

首先，请确认以下几点：
1. **数据是否真的相似**：检查在不同甜甜圈半径下去除的数据点是否真正有所不同。使用`list ee yy if abs(yy)>0.01*`yymax'` in 1/5` 可以帮助你观察被排除的样本是否有显著差异。
2. **模型设定**：确认除了处理组和控制组外，模型中其他变量或参数是否保持不变。使用不同甜甜圈半径时，确保只有断点附近的数据被移除而其余模型设定（如协变量、权重等）保持一致。

如果数据和模型均无误，但回归结果依旧一致，这可能是因为：
- **样本量足够大**：在大数据集中去除一小部分样本可能对整体结果影响不大。
- **断点效应明显且稳定**：说明断点附近的数据变化并未显著改变RD估计的倾向性。如果断点处的效果非常强和稳定，即使移除一定比例的样本，回归系数也可能保持不变。

解决策略：
- **增加模型复杂度**：尝试引入更多控制变量或考虑非线性效应（如交互项），观察这些调整是否会影响结果的一致性。
- **检验稳健性**：进行更细致的敏感性分析。可以使用不同的断点选择方法，或在甜甜圈半径之外，探索其他数据排除策略的影响。

最后，如果你希望回归结果能够反映出不同甜甜圈大小对估计量的影响，可能需要寻找数据集中的更多异质性或调整你的模型设定以捕获更细微的变化。
- **检查协变量的分布**：确保断点附近的数据移除没有系统地改变协变量的条件平均值。

如果以上方法均无法解释结果的一致性，建议详细查看Stata的rdrobust命令手册和相关文献，确认是否正确理解和应用了该命令。同时，向统计学或计量经济学专家咨询，获得更专业的指导也是一个好选择。

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