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别人做的结果是显著的，而我的结果为什么是不显著的？即便是同样的数据，不同的人做的结果都有很大概率不同，尤其在微观数据中更为常见。

不显著可能原因：

  1. 数据清洗不到位，存在异常值、数值设置不合理等问题
  2. 变量可能需要做取对数、中心化、标准化等处理
  3. 选取的控制变量不合理
  4. 该做的检验没有做
  5. 计量方法没用对，或者用对了计量方法，但操作有问题
  6. 实际上应该不显著，对现实问题/理论的理解有误

获取数据—清洗数据—使用数据中间是一个黑箱，你看到了别人的数据来源，看到了结果，但看不清中间的操作。

补救的办法：

  1. 重新清洗数据：检查数据的异常值情况、变量取值和样本问题
  2. 部分变量可能需要做取对数一类的处理
  3. 控制变量的选取要尽可能全面，但要尽可能排除相关性高、共线性强的变量做控制变量
  4. 在不改变计量方法的前提下，看看是不是命令使用错误，或者如何调整目前的计量
  5. 更改计量方法（可以考虑是否存在非线性关系）
  6. 从理论和现实出发，对不显著的结果做合理的解释。

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