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xtreg分析时出现多个变量的共线问题
横笛短箫悲远天5
4948 12
2019-06-19
研究问题：网页变化对销售情况的影响，涉及到的变量有sales（销售额）、日度时间、商品打分、受喜爱程度和价格。样本是5w条，从中抽取了400条记录。
模型是：sales=a1time+a2treated+a3time*treated+score+like+price+固定时间效应...命令：gen firm=_n（没有涉及到ID标识，所以重新生成了记录的编号）
          xtset firm date（这里的date是日度数据，从2017.2.6-2017.4.8，网页变化时间是2017.3.9）
          xtreg sales time treated time*treated price score like, fe r（time和treated已经做了0-1处理）
结果： 微信截图_20190619191822.png
不知道具体产生这个问题的原因是什么呢？如果全部换成reg就没有问题，但看了论坛里的帖子感觉固定效应大家都用xtreg多一些，不知道是否有相应的reg命令做替换？数据中因为网站自身的问题导致sales数据相对较少（抽样的400条中大概2条记录，其余都是0），这个会导致这样的结果么？
求助组里大神解答
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黃河泉
2019-6-20 08:10:28
你这个是横断面资料，"原则上"不能用 xtreg。
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横笛短箫悲远天5
2019-6-20 10:17:11
黃河泉 发表于 2019-6-20 08:10
你这个是横断面资料，"原则上"不能用 xtreg。
黄河泉老师，感谢您的回复。因为现场试验数据有限，目前对已有内容进行分析，只有“冲击”前后各30天左右的数据。您提到这类数据属于横截面数据，是否是因为相对于变量个数而言，时间周期相对较短？如果每个时点增加记录条数（如2017-3-8收集了100条用户）是否能改善这种局限？
期待您的再次解答
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黃河泉
2019-6-20 10:35:16
横笛短箫悲远天5 发表于 2019-6-20 10:17
黄河泉老师，感谢您的回复。因为现场试验数据有限，目前对已有内容进行分析，只有“冲击”前后各30天左右 ...
1. 不是，我是根据你的指令判断的，因为 Obs per group 都是 1，表示只有一期，所以是横断面。2. 看起来，你都搞不清楚自己的状况，我更无法了解你的情况！
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横笛短箫悲远天5
2019-6-20 10:43:55
黃河泉 发表于 2019-6-20 10:35
1. 不是，我是根据你的指令判断的，因为 Obs per group 都是 1，表示只有一期，所以是横断面。2. 看起来， ...
非常抱歉之前表述不太清晰
在我抽样的400行信息中，包含了2月6日-4月8日接近60天，400条用户的网页浏览（随机抽取可能不同时点包含重复用户）、点击、产品销售量、销售总额、产品打分、产品喜好等变量，想通过固定效应DID分析3月9日网页变化对网站销售额的影响。
在使用xtset时不知对应的截面变量该如何定义或重新生成，可能这个导致了后面您观察到的Obs per group=1.不知您是否有建议。
再次感谢老师的回复
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黃河泉
2019-6-20 11:04:07
横笛短箫悲远天5 发表于 2019-6-20 10:43
非常抱歉之前表述不太清晰
在我抽样的400行信息中，包含了2月6日-4月8日接近60天，400条用户的网页浏览（ ...
你确定可以用 DID 分析吗？治疗组是谁？控制组又是谁？
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