混合横截面（pooled cross-sectional）数据是指将不同时间点的横截面数据集合在一起进行分析的数据类型，特点是每个时间点的样本个体可以是不同的。你所描述的情况，即每年使用的调查对象不完全相同，确实适合使用混合横截面数据分析方法。
在STATA或Eviews中处理这种数据时，你可以按照以下步骤操作：
1. **数据整理**：首先将不同年份的数据合并成一个大的数据集，确保每个观测都有对应的时间标识（如年份）和个体标识。如果存在缺失值，需要进行适当的处理。
2. **分析方法选择**：
- 如果你假设时间效应是不重要的，或者所有时间点的横截面数据具有相似的数据生成过程，可以将混合横截面数据视为一个大的横截面数据集直接进行回归分析。
- 如果你认为不同年份间可能存在系统性差异（如经济环境、政策变化等），那么在模型中加入时间固定效应或使用面板数据分析方法会更合适。即使不完全保持观测个体的一致性，也可以通过虚拟变量或其他手段控制时间效应。
3. **执行分析**：在STATA中，你可能需要使用`regress`命令进行普通最小二乘回归（假设没有时间效应），或者使用`xtreg`命令，并设置`fe`选项以加入固定效应。在Eviews中，则可以使用“Cross-section”或“Panel”选项下的相应估计方法。
4. **诊断和解释**：分析完成后，需要对模型的假设进行检查（如异方差、自相关等），并谨慎解读结果，尤其是在混合横截面数据下，不同年份的观测可能受到不同的外部因素影响。
最后，请根据具体的研究目的和理论框架来选择最合适的分析方法。如果时间效应被预期为重要且可识别，采用面板数据分析技术（即使样本不完全匹配）将提供更深入的理解和更准确的结果。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
扫码加好友，拉您进群
全部版块
我的主页
收藏
