双重差分模型（DID）

本文介绍双重差分模型（DID）的基本思想及其应用。首先，解释DID的基本概念和模型构建方法，强调其用于评估政策或处理效应的有效性。然后，讨论数据前提及稳健性检验的重要性，包括共同趋势（CT）检验和安慰剂检验，确保模型的可靠性。接着，提供了Stata中的DID估计示例，并详细介绍了如何进行平行趋势检验和安慰剂检验，以验证模型的假设和结果。

stata数据处理

本文详细讲解数据处理方法。内容包括数据导入、导出以及将表格第一行设为变量标注。讨论了数据的横向和纵向合并，包括一对多与多对一的横向合并。介绍了缺失值的查看、替换与填充，离群值处理，取对数方法及截尾、缩尾处理。内容还涵盖分组统计、列表统计及分组回归，详细解释了使用egen函数进行数据处理及其他常用egen函数的应用。最后，介绍了文字日期变量的处理、季度数据调整为月度数据的方法，以及不放回抽样和有放回抽样的技术。

stata简单回归与检验

本文重点讲解简单回归与检验方法。内容包括OLS回归、系数的t检验及异方差稳健型标准误。还涵盖了计算拟合值和残差、残差分析、相关系数矩阵和相关矩阵散点图，介绍了Pearson和Spearman相关系数。进一步探讨了单变量和多变量t检验，以及变量在多组之间的差异。讨论了稳健型标准误的多种类型，如White异方差稳健型标准误、聚类调整后的标准误和自抽样法(Bootstrap)稳健型标准误。最后，介绍了结果的呈现与输出。

stata绘图指令

本文主要讲解Stata中的绘图指令。内容包括绘图概览及具体的图形类型，如饼图（graph pie）、韦恩图、折线图、连线图、线性拟合图、直方图和函数图。最后，介绍了如何在图中添加特殊字符和文字，以增强图表的表达效果。

stata变量引用

本文重点讲解了变量引用方法。内容涵盖变量生成、gen命令及通配符（*、?、-）的使用。还包括因子变量和时间序列分析，详细讲述了变量命名、添加前缀、标签及批量重命名。讨论了数字-文字对应表和CSMAR数据处理方法，如何查看和查找变量。最后，解释了单值与暂元的概念及利用暂元编写循环语句的技巧。