不允许因子变量时的交互变量（Stata）

Question

我是运行 Stata 中的回归，我想对其使用 cluster2 (http://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/petersen/htm/papers/se/se_programming.htm)。

我遇到了以下问题。 Stata 报告 factor variables and time-series operators not allowed。我正在使用大量控件，广泛应用 Stata 提供的交互方法。

例如：state##c.wind_speed##L.c.relative_humidity。 cluster2 以及其他 Stata 包不允许包含此类表达式作为自变量。有没有一种有效的方法可以自己创建这么长的交互变量向量？

Answer 1

您没有提供可验证的示例。有关关键建议，请参阅 https://whosebug.com/help/mcve。

然而，乍一看，问题在于 cluster2 是一个编写于 2006/2007 年的旧程序，其 syntax 语句不允许因子变量。

您可以尝试破解该程序的克隆来修复该问题；我不知道这是否足够。

无法对您暗示有相同问题的 "other Stata packages" 进行具体评论，只是它很可能出于相同原因而出现。因子变量于 2009 年在 Stata 11 (see here for documentation) 中引入，旧程序不允许它们未经修改。

一般来说，我会在Statalist上问这样的问题。该程序很可能已被其他程序取代。

如果您在 Internet 上找到没有帮助文件的 Stata 程序，就像这里的情况一样，通常表明该程序是 ad hoc 编写的，并且没有被维护。在这种情况下，也很明显该程序自 Stata 11 以来 6 年没有更新。

您也可以像您暗示的那样，自己创建交互变量。我认为没有人编写过真正通用的工具来实现自动化：（自 2009 年以来）没有必要（自 2009 年起）使用因子变量表示法的复杂替代方法。

Answer 2

我相信人们可以通过 Baum-Shaffer-Stillman 将 ivreg2 骗到运行 OLS 中，从而实现双向聚类和交互：

. webuse nlswork
(National Longitudinal Survey.  Young Women 14-26 years of age in 1968)

. ivreg2 ln_w grade c.age##c.ttl_exp tenure, cluster(idcode year)

OLS estimation
--------------

Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics robust to heteroskedasticity and clustering on idcode and year

Number of clusters (idcode) =     4697                Number of obs =    28099
Number of clusters (year) =         15                F(  5,    14) =   674.29
                                                      Prob > F      =   0.0000
Total (centered) SS     =  6414.823933                Centered R2   =   0.3206
Total (uncentered) SS   =  85448.21266                Uncentered R2 =   0.9490
Residual SS             =  4357.997339                Root MSE      =    .3938

---------------------------------------------------------------------------------
                |               Robust
        ln_wage |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
----------------+----------------------------------------------------------------
          grade |   .0734785    .002644    27.79   0.000     .0682964    .0786606
            age |  -.0005405    .002259    -0.24   0.811    -.0049681    .0038871
        ttl_exp |   .0656393   .0068499     9.58   0.000     .0522138    .0790648
                |
c.age#c.ttl_exp |  -.0010539   .0002217    -4.75   0.000    -.0014885   -.0006194
                |
         tenure |   .0197137   .0029555     6.67   0.000      .013921    .0255064
          _cons |   .5165052   .0529343     9.76   0.000     .4127559    .6202544
---------------------------------------------------------------------------------
Included instruments: grade age ttl_exp c.age#c.ttl_exp tenure
------------------------------------------------------------------------------

为了确保将其与 OLS 系数进行比较：

. reg ln_w grade c.age##c.ttl_exp tenure

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =    28,099
-------------+----------------------------------   F(5, 28093)     =   2651.79
       Model |  2056.82659         5  411.365319   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  4357.99734    28,093  .155127517   R-squared       =    0.3206
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.3205
       Total |  6414.82393    28,098  .228301798   Root MSE        =    .39386

---------------------------------------------------------------------------------
        ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
----------------+----------------------------------------------------------------
          grade |   .0734785   .0010414    70.55   0.000     .0714373    .0755198
            age |  -.0005405    .000663    -0.82   0.415    -.0018401    .0007591
        ttl_exp |   .0656393   .0030809    21.31   0.000     .0596007    .0716779
                |
c.age#c.ttl_exp |  -.0010539   .0000856   -12.32   0.000    -.0012216   -.0008862
                |
         tenure |   .0197137   .0008568    23.01   0.000     .0180344     .021393
          _cons |   .5165052   .0206744    24.98   0.000     .4759823     .557028
---------------------------------------------------------------------------------

不允许因子变量时的交互变量（Stata）

Interaction Variables when Factor Variables are not allowed (Stata)

stata