2024年3月15日发(作者：)

Stata分位数回归；如何加强定效应与聚类

一、介绍

Stata是一种广泛使用的统计软件，可用于数据分析、数据管理和图形

展示。在经济学、社会科学和生物统计学等领域，Stata被广泛应用于

各种研究和分析工作中。其中，分位数回归是Stata中常见的一种数

据分析方法，常用于探究影响因素对结果的不同影响程度。

在进行分位数回归分析时，加入定效应（Fixed Effects）和聚类

（Cluster）可以提高模型的准确性和鲁棒性。本文将介绍Stata中如

何进行分位数回归分析，并重点讨论如何加强定效应和聚类。

二、Stata分位数回归

在Stata中进行分位数回归分析，可以使用`qreg`命令。该命令的基本

语法为：

```

qreg depvar indepvars, quantile(level)

```

其中，depvar代表因变量（Dependent Variable），indepvars代

表自变量（Independent Variables），而quantile(level)代表分位数

水平（Quantile Level）。

在实际应用中，我们通常会给出需要估计的分位数水平，比如10、50

和90等。通过指定不同的分位数水平，我们可以对不同位置的因变量

进行分析，从而了解各自不同的影响因素和变化规律。

三、定效应（Fixed Effects）的加强

定效应是指在面板数据分析中控制个体特征的一种方法，它通过引入

个体固定效应来消除个体特征对模型的影响。在Stata中，可以使用

`xtreg`命令实现面板数据的定效应估计。

1. 在Stata中加强定效应有以下几个步骤：

(1) 加载数据：使用`use`命令加载需要进行定效应估计的数据集。

(2) 设置面板数据格式：通过`xtset`命令，设置数据为面板数据格式，

即指定数据中的个体和时间变量。

(3) 进行定效应估计：使用`xtreg`命令进行定效应估计，语法类似于普

通的回归命令。

2. 定效应的加强能够有效控制个体固有特征对模型的影响，提高了模

型的准确性和稳健性。在分位数回归分析中加入定效应，可以更好地

探究因变量在不同分位数水平下受自变量的影响程度。

四、聚类（Cluster）的加强

在统计学中，聚类是一种减少模型估计的依赖性和提高模型参数估计

的准确性的方法。在Stata中进行聚类操作，需要使用`cluster`选项来

指定聚类的变量。

1. 实现聚类的步骤如下：

(1) 加载数据：使用`use`命令加载需要进行聚类分析的数据集。

(2) 进行聚类分析：在进行分位数回归时，可通过在`qreg`命令中添加

`cluster`选项，指定需要进行聚类操作的变量。

(3) 进行分位数回归：在进行聚类分析后，使用`qreg`命令完成分位数

回归分析。

2. 加入聚类操作后，可以更好地控制数据中的异方差性和相关性，有

效降低了模型参数估计的偏误。尤其在面板数据分析中，加入聚类可

以更好地解决数据之间的相关性问题，提高了模型的鲁棒性和可靠性。

五、总结

通过本文的介绍，我们了解了Stata中分位数回归的基本方法和相关

操作。在实际应用中，可以使用`qreg`命令进行分位数回归分析，通过

设定不同的分位数水平，探究不同位置的因变量受自变量影响程度的

差异。

加入定效应和聚类可以提高模型的准确性和稳健性，特别是在面板数

据分析中能够解决相关性和异方差性等问题。在进行分位数回归分析

时，借助Stata强大的功能，加强定效应和聚类操作，可以更好地探

究数据的内在规律和关系，为研究和决策提供更为可靠的分析结果。

六、参考文献

1. Cameron, A. C., Trivedi, P. K. (2010). Microeconometrics using

stata. Stata press.

2. Long, J. S. (2010). The workflow of data analysis using Stata.

Stata Press.

3. StataCorp. (2013). Stata: Release 13. Statistical Software.

College Station, TX: StataCorp LP.