### Probit 模型的相关检验与 Stata 命令

在进行Probit模型分析时，确实有几个重要的诊断和验证步骤。以下是一些主要的检验及对应的Stata命令：

1. **正态性检查**:
   - Probit模型假设因变量的概率分布是标准正态分布的累积分布函数（CDF）。这通常不需要直接对数据点进行正态性检验，但你可以通过预测值与残差的关系来间接检查模型是否适当。例如，可以使用`predict`命令生成预测概率和`qnorm`绘制QQ图。

   ```stata
   probit depvar indepvars1 indepvars2 i.group##i.time, cluster(varname)
   predict phat
   qnorm phat
   ```

2. **异方差性检验**:
   - Probit模型假设误差项的方差是恒定的，但这种检查通常比线性模型更复杂。可以尝试使用`estat hettest`命令来测试残差中是否存在异方差（尽管它的设计主要是针对线性回归）。

   ```stata
   probit depvar indepvars1 indepvars2 i.group##i.time, cluster(varname)
   estat hettest
   ```

3. **模型适配检验**:
   - 检查模型的整体适配情况可以使用`estat gof`命令进行Probit模型的拟合优度检验。

   ```stata
   probit depvar indepvars1 indepvars2 i.group##i.time, cluster(varname)
   estat gof
   ```

4. **稳健性检验**:
   - 使用Logit模型作为稳健性检验是常见的做法。尽管Probit和Logit在估计上有所不同，但它们通常会给出相似的结论。

   ```stata
   logit depvar indepvars1 indepvars2 i.group##i.time, cluster(varname)
   ```

5. **交互项显著性**:
   - 对于包含交互项的模型，可以通过标准误差和t统计量（或z统计量）来评估交互效应的显著性。`test`命令可以用于检验特定参数组合是否等于零。

   ```stata
   probit depvar indepvars1 indepvars2 i.group##i.time, cluster(varname)
   test _b[group#time]=0
   ```

### 注意事项

- 对于`skprobit`和`lmhetprobit`，这些命令在标准的Stata发行版中并不存在。它们可能是用户编写的程序或来自特定Stata包中的部分功能。你可以在网上查找相关的ado文件，并将其添加到你的Stata环境中。

希望这能帮助你完成Probit模型的诊断与验证！

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