没有看到任何形式的安慰剂检验结果

在进行安慰剂测试（Placebo Test）时，我们主要关注的是回归模型中关键变量的系数是否显著为零。如果P值很高（通常高于0.1），这表示该系数与零没有显著差异，意味着你的安慰剂变量并未对因变量产生预期之外的影响，这是个好现象——说明了你所使用的工具变量在其他条件下是随机分配的。

但是，如果你希望降低这个P值，实际上并不是一个好的做法。因为降低P值通常需要：

1. 增加样本量：这可以提高统计检验力（power），从而更有可能检测到实际存在的效应。
2. 减小标准误：例如通过更加精确地测量或控制其他混杂因素。

然而，在安慰剂测试中，我们的目标并不是要降低P值。相反的，我们希望看到高P值来确认我们的工具变量是有效的。如果想要提高模型的解释力或者确保结果的稳健性，你可能需要寻找更多、更强有力的工具变量，改进你的研究设计或数据收集过程。

在科学上追求"好看的"p值并不是一个明智的选择。重要的是确保分析方法正确无误以及结果的可重复性，并且能够通过逻辑和实证支持你的结论。

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