在Stata中，你可以使用`poisson`命令进行泊松回归，然后使用`ivrelogit`（或`ivpoisson`）来检查过度dispersion的问题。如果因变量的方差大于其期望值（即泊松分布的特性），这可能表明存在过度dispersion现象。
对于负二项回归，你可以用`nbreg`命令进行估计。在运行这些模型之前，你需要确保你的数据适合这些方法，并且考虑任何可能的零膨胀或缺失值问题。
下面是一些Stata命令示例：
1. 泊松回归：
```stata
poisson dependent_variable independent_variables, robust
```
2. 检查过度dispersion：
```stata
ivrelogit dependent_variable independent_variables
```
或者
```stata
ivpoisson dependent_variable independent_variables, robust
```
3. 负二项回归：
```stata
nbreg dependent_variable independent_variables, robust
```
如果你发现过度dispersion确实存在，那么负二项回归可能是更好的选择。如果你不确定，你可以对比泊松回归和负二项回归的结果，包括系数的估计、似然比检验（LR test）或AIC/BIC值，来决定哪个模型更能解释数据的变异。
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