支持。我的问题是缩尾后是完全中介，大佬有没有什么解释经验，想请教一下。

大佬，我在想一个问题，我在做的是财务风险（用Z_Score表示）作为中介传导，主效应是数字化转型影响企业价值，对Z_Score不进行缩尾处理，用温忠麟的检验方法，Z-score为部分中介，进行缩尾处理后，Z—score'就变成了完全中介，我的理解是完全中介其实是证明该路径是不可靠的。对于两者的结果差异，我想的是财务风险低以及财务风险高（即极端值情况），才是在企业的日常经营中首先要去解决的问题，如果数字化转型能通过财务风险提高企业价值，那一定是先去改变财务风险高的行为，以及财务风险过低形成资金的利用效率低的行为来提高企业价值，如果以上想法是成立的，那么就很容易造成存在极端值的情况为部分中介，没有极端值的情况，该路径不可靠，可以理解为正是这些极端值支撑起了数字化转型通过降低财务风险提高企业价值这一路径。准备和导师讨论一下 ，目前我做的三个中介，有一个是遮掩，有一个就是这个Z-score完全中介。

可以部分连续变量缩尾，部分不缩尾吗？还是说，如果缩尾就要统一全部连续变量都要缩尾

老师，想请教您一个问题，就是在对数据进行缩尾时，我们是对原始数据缩尾还是对，处理后的数据缩尾，比如我要资产负债率，那么我的计算公式是总负债除以总资产，我是对总负债和总资产进行缩尾然后再计算资产负债率，还是我计算完资产负债率之后在进行缩尾。如果是先缩尾再计算的话，那么对于不连续的变量比如统计某个东西的个数时，这种变量还要缩尾嘛

老师，想请教您一个问题，就是在对数据进行缩尾时，我们是对原始数据缩尾还是对，处理后的数据缩尾，比如我要资产负债率，那么我的计算公式是总负债除以总资产，我是对总负债和总资产进行缩尾然后再计算资产负债率，还是我计算完资产负债率之后在进行缩尾。如果是先缩尾再计算的话，那么对于不连续的变量比如统计某个东西的个数时，这种变量还要缩尾嘛

这似乎没有一定的方法，通常我事先产生新变量，然后一起缩尾。不连续的变量，"大部分"可能不需要特别缩尾。

老师，请问我的因变量是专利数量，零值特别多，我用了ln(1+专利数量）做xtreg，这种情况下我需要对ln(1+专利数）进行缩尾吗？

感谢老师您的回答，学生还有一疑问，就是我做的实证中相关性分析的自变量和中介变量的系数为负，但是我正常的回归中它的系数为正，然后通过我不断的变换回归我发现，如果我不加任何固定效应直接reg回归两者之间的系数就为负，但是只要我加上固定效应的话，他就变成正了，想知道这种情况可以吗，在解释时说是因为没有进行固定导致的这种情况，以回归结果为准。

感谢老师您的回答，学生还有一疑问，就是我做的实证中相关性分析的自变量和中介变量的系数为负，但是我正常的回归中它的系数为正，然后通过我不断的变换回归我发现，如果我不加任何固定效应直接reg回归两者之间的系数就为负，但是只要我加上固定效应的话，他就变成正了，想知道这种情况可以吗，在解释时说是因为没有进行固定导致的这种情况，以回归结果为准。

应该不行。

老师，抱歉我可能问题没有描述清楚，我详细说一下我的问题是：相关性分析系数 (pwcorr 自变量 中介) 与回归系数 (xtreg 自变量 中介 控制变量i.year, fe robust) 的正负号是相反的。这种情况下，相关性分析（pwcor）和回归（xtreg）的符号不相同的情况下就只能更换掉这个变量了嘛，不能只以回归结果（xtreg）为准嘛，我尝试了改变变量测量方式等方法pwcorr得到的中介变量和自变量的相关系数和xtreg得到的自变量和中介变量的回归系数的符号一直都是相反的，但是也不解为什么pwcorr得到相关系数和xtreg得到的回归系数的符号不同，老师这种情况是不允许的是吗，pwcorr和xtreg的系数正负号一定是要相同的是吗。可能我之前问题描述的不太清楚，没有带上Stata 的命令代码，这回详细说明一下，麻烦老师百忙之中回答的问题，如果打扰到老师学生深感抱歉

不要管相关系数是正是负，回归结果为主。以后此种问题可以直接问问 AI (Kimi, DeepSeek 等), 给的回答大致还是可以的。例如 Kimi 回答：
1. 相关性分析（pwcorr）和回归分析（xtreg）的区别
pwcorr：这是一个简单的相关性分析，用来衡量两个变量之间的线性关系。它的符号反映了两个变量之间的直接关联方向（正相关或负相关）。
xtreg（固定效应模型）：这是一个控制了其他变量（如年份固定效应、控制变量等）的回归模型，用来估计自变量对因变量的净影响。它的符号反映了在控制其他变量后，自变量对因变量的净效应。
2. 为什么符号会相反？
符号相反并不一定是问题，而是可能反映了变量之间的复杂关系。以下是几种可能的原因：
遗漏变量偏差：相关性分析没有控制其他变量，而回归分析控制了其他变量（如年份固定效应、其他控制变量）。如果这些被控制的变量与自变量和中介变量都有关联，就可能导致符号相反。
中介效应的方向：中介变量可能在自变量和因变量之间起到了不同的作用，比如自变量通过中介变量对因变量产生了间接效应，而这种间接效应的方向可能与直接相关性不同。
多重共线性：如果自变量和中介变量之间高度相关，可能会导致回归系数的符号发生变化。
3. 是否必须更换变量？
不一定需要更换变量。符号相反并不一定意味着变量有问题，而是可能反映了变量之间的复杂关系。关键在于：
理论支持：回归结果是否符合你的理论假设？如果回归结果符合理论，而相关性分析只是因为没有控制其他变量而符号相反，那么可以以回归结果为准。
模型设定：检查你的模型是否合理，是否遗漏了重要变量，或者是否存在多重共线性等问题。
4. 是否可以只以回归结果为准？
可以，但需要满足以下条件：
模型合理：确保你的回归模型设定是合理的，控制变量和固定效应的选择是恰当的。
理论解释：回归结果的符号是否可以用理论解释？如果可以，那么相关性分析的符号相反可能只是因为没有控制其他变量。
稳健性检验：可以通过稳健性检验（如替换控制变量、改变模型设定等）来验证回归结果的稳健性。
5. 具体建议
检查模型设定：确保你的回归模型中控制的变量和固定效应是合理的，没有遗漏重要变量。
理论支持：回归结果是否符合你的理论假设？如果符合，可以以回归结果为准。
稳健性检验：尝试不同的模型设定（如去掉某些控制变量、改变变量测量方式等），看看回归结果是否稳健。
多重共线性：检查自变量和中介变量之间是否存在多重共线性问题（可以用VIF值检验）。
中介效应分析：如果你的中介变量确实起到了中介作用，可以考虑使用中介效应分析（如Sobel检验）来进一步验证。
6. 总结
符号相反并不一定是问题，而是可能反映了变量之间的复杂关系。如果回归结果符合理论，并且模型设定合理，可以以回归结果为准。如果问题依然存在，可以尝试更换变量或调整模型设定，但不一定是必须的。

好的老师

好的好的，感谢老师的回答，之后可以借助AI来解决问题，老师上面的问题我点击错了又发了一遍，但是在审核我还无法删除，审核通过我可以删除的情况下我会第一时间删除，如果您那边显示了，老师您可以忽略掉，对于再次打扰到您，学生深表抱歉。