直接用Margins,dydx(*) predict (p outcome(1)) post  就可，outcome(1)表示以1位参照系

谢谢！正在考虑使用此模型，试一试！

请问楼主解决了吗？

在Stata中使用`xtoprobit`命令执行面板数据的有序Probit回归后，得到的系数实际上代表的是自变量对于类别边界（即不同结果等级之间分界点）影响的logit转换值。这些系数并不是直观意义上的边际效应——即一个单位的自变量变化对因变量（具体到某个等级的概率）的影响。

为了计算边际效应，可以使用`margins`命令来帮助理解自变量变化对于观测个体处于某一特定结果类别的概率的具体影响。以下是一个基本流程：

1. 使用`xtoprobit`执行回归。
2. 使用`predict`命令预测类别边界（optional）或直接进行下一步。
3. 运行`margins`命令计算边际效应。

具体步骤如下：
```stata
// 假设你的模型是这样的，其中 y 是有序因变量，x1 和 x2 是自变量
xtoprobit y x1 x2, i(id)

// 接下来我们使用 margins 命令来估计边际效应
margins, dydx(x1) predict(pu0)
```
在上面的`margins`命令中：
- `dydx(x1)`表示计算变量x1对于预测概率的边际效应。
- `predict(pu0)`选项用来预测个体层面（unconditional）的概率。

请注意，由于有序Probit模型是非线性的，在不同点的边际效应可能有所不同。Stata的`margins`命令可以帮您估计在平均观测值或每个观测值处的边际效应，并提供标准误差和置信区间。

此外，如果您的兴趣在于特定因变量类别的边际效应（例如从低等级到高等级的概率增加），则需要使用`at()`选项来指定条件。这可能涉及一些试验以找到最适合您研究问题的参数。

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