请问变量的样本量不一样也可以直接进行logit和tobit回归吗？我尝试了一下可以回归出结果，但是不知道这样是不是正确的。

OK 的。

我像您这样做了，描述性统计和回归的样本量还是不一致

先将所有指令与结果发出来看看！

老师，请问为什么用foreach语句跑回归时总显示“foreach command may not result from a macro expansion interactively or in do files”？

无从判断！

老师，当数据里面没有缺失值时，使用logit模型跑回归时样本量为什么也会显著减少？例如：描述性统计中显示共40000个样本，logit回归后仅显示有26959个样本，而且回归过程中显示
“note: 74.Indcd != 0 predicts failure perfectly
      74.Indcd dropped and 13 obs not used”

我对 logit 不特别熟，但我知道 Stata 似乎有一些估计中会去除资料之情况，请 help logit 看看！

谢谢老师！

黄老师您好！我有一个问题想请教您。就是由于我的回归中用到的是解释变量与控制变量滞后一期的数据，而描述性统计中则直接汇报的当期数据，这两个的样本数并不相等，所以我想问一下这种情况该怎么解决呢？或者stata中描述性统计汇报滞后一期的命令是什么呢？烦请老师解答，谢谢！

您好，请问一下我的出现了：drop is not a valid command name，是为什么呢

在进行描述性统计和实际进行回归分析时，样本量出现差异是很常见的现象。这种差异主要由以下几个原因导致：

1. **缺失值处理**: 在回归分析中，通常采用的是完整案例分析（listwise deletion），意味着只有当一个观测值在所有变量上都有数据时，这个观测值才会被包括在分析中。如果你的数据中有缺失值，那么即使是单个变量的缺失，也会导致整个观测值在回归分析中被排除。因此，即使你的变量在描述性统计中看起来有较多的样本量，但在实际回归时，如果有缺失值，实际用于回归的样本量会大大减少。

2. **模型设定**: 当你在回归模型中加入更多的控制变量时，需要这些变量在同一个观测值上都有数据。如果这些新增加的控制变量有大量的缺失值，那么能够用于回归分析的观测值数量会进一步减少。尤其是当你控制的变量样本量较小，例如你提到的只有6700个样本量的变量，这将大大减小最终参与分析的样本量。

3. **数据集成合性**: 在进行面板数据分析时，可能会受到面板的平衡性（即是否每个个体在所有时间点上都有观测值）的影响。不平衡的面板数据在加入年份固定效应或进行聚类标准误的估计时，可能会因为数据的不完整性导致可用于分析的样本量进一步减少。

4. **数据处理的差异**: 描述性统计可能仅仅考虑了变量本身的可用观测值数量，而没有同时考虑多个变量在进行回归分析时的共同可用观测值数量。而回归分析需要的是在所有指定变量上都有信息的观测值。

综上所述，回归后样本量大幅减少，主要是由于缺失值的处理、模型设定中加入的控制变量缺失值较多、面板数据的不完整性等因素导致的。这提示我们在进行实证分析前，需要对数据进行仔细的处理和检查，尽可能采用适当的方法处理缺失值，以及在模型设定时考虑变量的可用性，从而尽量保留更多的样本量进行分析。

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