Stata中的Omitted原因

一、缺失數據的影響

在數據分析中，缺失數據可能是互聯網和實際數據分析中最常見的問題之一。這可能會帶來嚴重的問題，因為缺失的數據會導致錯誤的推斷和結論。缺失數據是指缺失某個變量的值。 它通常會影響回歸分析、可視化和機器學習的結果。

例如，在Stata中，當變量中的值為空時，它們會被視為缺失值。然而，隨着數據集的增加，缺失值的數量會增加，因此會產生潛在的問題，例如固有偏倚和低效率。

代碼示例：

sysuse auto.dta, clear 
replace rep78=. if rep78==.
tabulate rep78, missing

二、Multicollinearity

在回歸分析中，multicollinearity是模型中出現快速變化的獨立變量或共線立變量的問題，從而使模型的運算成為難題。 模型中的變量之間存在高度相關性時，就會出現multicollinearity。Stata處理multicollinearity的方法是將一個或多個變量從模型中省略。這樣做的結果是省略的變量與其他自變量之間的部分相關度也便被省略，導致了Omitted Variable Bias。

例如，在Stata中，回歸指令可以輕鬆地檢查multicollinearity。當存在multicollinearity問題時，回歸結果就不會是很可靠了。

代碼示例：

sysuse auto.dta, clear
regress price mpg weight length, robust
vif

三、Selection Bias

selection bias是實驗或數據分析中的一種偏差，當然也是一種omitted variable bias。在實驗設計中，selection bias是指樣本中選取的個體不能完全代表總體而產生的問題。在數據分析中，這是指沒有考慮所有可能的因素可能會導致響應變量出現誤差。

例如，在Stata中，要檢查回歸分析是否包含樣本選擇影響，可以畫出殘差圖。殘差圖將預測值與觀察值之間的關係可視化，並可以清楚地看到哪些數據點具有模型誤差。

代碼示例：

sysuse auto.dta, clear
regress price mpg weight length, robust
predict residuals, residuals
scatter residuals weight

四、Endogeneity Bias

Endogeneity bias是指變量的內生性問題，該問題會導致OVB，從而干擾模型的結果。發生endogeneity bias時，模型中的一個變量被另一個變量所影響，但是這種影響對模型中的其他變量沒有影響，進一步導致樣本方差偏差和無效估計。

例如，在Stata中，解決該問題的一種方法是使用兩步法。這種方法使用工具變量來解決endogeneity bias，該變量與endogeneous變量相關但與噪聲無關。

代碼示例：

sysuse auto.dta, clear
regress price mpg weight length, robust
ivregress 2sls price (mpg = weight), robust

五、Time-Series Analysis

當進行時間序列分析時，統計模型中的omitted variable bias是大概率會產生的問題。與其他領域一樣，選取的變量不足可能會影響時間序列分析的準確性。如何應對這種OVB呢？

例如，在Stata中，您可以使用動態面板模型來解決該問題。通過增加變量，我們對模型中的錯誤分配產生更多的控制。

代碼示例：

xtset id year        
xtreg y1 x1 x2 x3, fe
xtabond y1 x1 x2, noconstant