Stata又双叒叕‘偷吃’数据了？背后真相竟是这样！

最近在跑回归模型的时候，发现一个奇怪的现象：我的数据明明没有缺失值，但跑完回归后，观测值却变少了！

一开始我以为是 Stata “偷吃”了我的数据，差点就要给它“寄刀片”了。但冷静下来仔细排查后，才发现这背后隐藏了许多“玄机”。今天就和大家聊聊 

为什么 Stata 会让观测值变少，以及如何避免这些“坑”。

Stata 真会“偷吃”观测值吗？

首先，Stata 并不会无缘无故“偷吃”你的观测值。它这么做，其实是有原因的，只不过这些原因可能藏得比较深。如果你也遇到过类似问题，可能是以下几个原因之一：

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1. 滞后变量：第一期观测值去哪了？

如果你的回归模型中包含滞后变量（比如 L.变量），那么每组的第一期观测值都会被剔除。这是因为滞后变量需要上一期的数据，而第一期的数据没有“前一条”可参考。

举个例子：假设你的数据是这样的：

年份	企业绩效	L.企业绩效
2018	100	.
2019	120	100