在stata里用permute进行安慰剂检验的代码

在Stata中使用permute命令进行安慰剂检验的代码如下：

permute outcome_var, by(treatment_var) reps(1000) : ttest outcome_var, by(treatment_var) unequal

其中，outcome_var为研究的主要指标，treatment_var为治疗组和对照组的分类变量，reps(1000)表示进行1000次随机重抽样，ttest outcome_var, by(treatment_var) unequal表示进行不等方差的t检验。执行上述代码后，permute命令将生成基于随机重抽样的p值，以帮助评估治疗效果的显著性。

相关问题

stata里的安慰剂检验代码

安慰剂检验（Placebo test）是一种常用的控制实验设计方法，用于评估一种治疗方法的疗效是否超过安慰剂的效果。在Stata中，进行安慰剂检验可以使用placebo命令。

具体使用方法如下：
1. 导入数据并选择需要进行安慰剂检验的变量
2. 输入placebo命令，选择需要进行安慰剂检验的变量，并设置控制变量（如性别、年龄等）
3. 进行安慰剂检验并输出结果，结果包括回归系数、标准误、置信区间、p值等信息。

以下是一个示例代码：

use mydata
regress treatment_var control_var1 control_var2
placebo treatment_var, control(control_var1 control_var2) reps(1000)

stata安慰剂检验代码

Stata中进行安慰剂检验（Placebo test）的代码示例如下：

1. 导入数据并运行原始回归模型：

use "data.dta", clear
reg outcome treatment covariates // 运行原始回归模型

2. 生成虚拟变量来进行安慰剂检验：

gen placebo = runiform() // 生成随机数作为安慰剂变量
reg outcome placebo covariates // 运行安慰剂回归模型

3. 比较原始回归模型和安慰剂回归模型的结果：

estimates table, b(%9.3f) se(%9.3f) star(* 0.05 ** 0.01 *** 0.001) // 利用estimates table命令比较结果

在这个例子中，我们首先运行了原始回归模型，然后生成了一个随机数作为安慰剂变量，并运行了安慰剂回归模型。最后，我们使用estimates table命令来比较原始回归模型和安慰剂回归模型的结果。如果安慰剂回归模型的结果与原始回归模型的结果非常相似，那么我们就可以说原始回归模型的结果具有较强的内生性证据。反之，如果安慰剂回归模型的结果与原始回归模型的结果有很大的差异，那么我们就需要进一步考虑原始回归模型的内生性问题。