掌握Stata命令与RDD分析——rdob.ado使用教程

rdob.ado是一个Stata软件的命令文件，用于执行回归不连续性设计（Regression Discontinuity Design，简称RDD）的分析。RDD是一种准实验设计方法，用于评估某项政策或干预措施的影响，通常适用于处理边界或阈值附近的观测对象。该命令是Stata社区提供的用户编写命令（user-written command），用户需要从相关的资源中心下载并安装到Stata中使用。 RDD设计的核心思想是利用一个明显的切割点（cutoff point），如某个成绩分数线，将样本分割为处理组和对照组。理论上，在切割点附近的样本在其他方面是随机的，因此可以通过比较切割点两侧样本的特征差异来估计干预措施的效果。RDD可以是基于分数的设计（sharp RDD），也可以是基于排名的设计（fuzzy RDD），这取决于是否所有越过切割点的个体都会受到处理。 在Stata中，使用rdob.ado命令进行RDD分析的步骤通常包括： 1. 准备数据：确保数据集中包含用于判定干预的切割点变量、结果变量和协变量（如果有的话）。 2. 安装命令：通过Stata的命令窗口输入“ssc install rdob”来安装rdob.ado命令。 3. 执行RDD分析：使用rdob命令进行回归不连续性设计分析。命令的基本格式是“rdob depvar indepvars [if] [in] [weight] , c(cutoff)”其中，depvar是因变量，indepvars是自变量，cutoff是切割点。 4. 分析结果：rdob.ado命令会输出回归分析的结果，包括估计的因果效应、标准误等统计信息。 除了Stata，RDD分析还可以使用其他统计软件实现，例如R语言、Python等。不同的软件有不同的RDD专用命令或包。在描述中提到的“还有一些别的软件的看主页”，可能是指访问相关的软件主页或资源中心，以获取相应的RDD分析工具。 R软件中，常用的RDD分析工具有rdd、rdrobust等。Python中，则有rddtools、statsmodels等库可以用来实现RDD分析。用户可以根据自己的需求和熟悉程度选择合适的软件和工具包进行RDD分析。 总的来说，rdob.ado作为Stata中用于RDD分析的命令，使得统计分析人员能够方便地评估政策或干预措施的效果，尤其在教育、健康经济学等领域应用广泛。然而，进行RDD分析时，研究者需要仔细考虑其适用条件和潜在的内生性问题，确保分析结果的准确性和可靠性。