定量研究案例
第五章调研方法(2)——定性研究方法_市场调研
②内在状态分析 愉快的感情群：幸福、满足、爱情、亲情等； 不快的感情群：愤怒、悲伤、焦躁、不安等； 评价的感情群：优美、憧憬、自信、欣赏等； 压力分析〔社会的压力〕：人际的压力，支配、控制和 压迫感，性的压迫感等； 环境的压力：灾害、不幸、交通事故、流浪、破产等。 ③自我内心的压力：罪反感、羞耻感、死亡恐惧感等
但管理层并不熟悉这个市场，因此希望了解泳装产品 市场的总趋势，比方消费者的品牌偏好、购置习惯、 颜色的含义等情况
由于对市场了解不多，他们组织了几个年龄组别的小 组座谈会，以便发现一些好的想法，为下一步进行定 量研究提供思路。
采用小组座谈法是否适宜？
Ending Story II: Instant Desserts
四、影射法
影射法〔projective technique〕是一种间接 的、非结构化的提问方法，目的在于鼓励被调 查者间接地透露其对有关问题的动机、信念、 态度和感觉。 常用的影射法包括：
联想技法－自由联想、限制联想、定向联想 完成技法－句子完成法；故事完成法 结构技法－照片归类法；漫画测试法 ；主题统觉法 表现技法－第三者技法；角色表演法
微观 在过程中产生 灵活的，演变的，比较宽泛
语言、图象、描述分析 研究者本人〔身份、前设〕，录音机
目的性抽样，样本较小 自然性、整体性、具体 开放式访谈、参与观察、实物分析 描述性资料，实地笔记，当事人引言等
逐步形成 归纳法，寻找概念和主题，贯穿全过程
注：摘自陈向明ห้องสมุดไป่ตู้《质的研究方法与社会科学研究》，北京：教育科学出版社。2000。P11。
表1-1-2 质的研究与量的研究比较
量的研究
质的研究
研究结论 结果的解释 理论假设 理论来源 理论类型
定量与定性研究的比较分析(结合案例分析)
南京农业大学农村发展学院蔡旭东2013819024基于“流动子女教育问题”对定量与定性研究的比较分析在做定量研究和定性研究的比较之前,我们必须弄清楚两者的概念,才能找准方向,但要我完整的解释什么是定量研究和定性研究,我是做不到的。
只能根据文献资料做一个简单粗浅的解释。
一、概念界定定性研究又叫质性研究,它是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究,通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析,对社会现象进行历史的、详细的考察,解释社会现象的本质和变化发展的规律。
定量研究又叫量化研究,它是指在数学方法的基础上,确定事物某方面量的规定性的科学研究,通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化,进而去分析、考验、解释以及预测社会现象的发展趋势的研究方法和过程。
二、比较分析根据阅读《流动人口子女教育研究的现状与趋势》(定性研究)与《关于长沙市进城农民工子女教育问题的调查与思考》(定量研究)这两篇关于流动子女教育问题主题的文献,以及结合“社会研究方法”课程的学习,我主要谈一下定性研究与定量研究的研究方法和研究逻辑方面的区别:(一)研究方法关于两者研究的基本方式。
《流动人口子女教育研究的现状与趋势》这篇定性研究文章主要是采取了“文献研究”的方式。
通过对已有统计资料及相关教育文献的研究,如它开篇就例举了5篇对一个城市( 如上海市、厦门市) 或城市中的某一个区范围内的流动人口子女教育总体状况的调查,也运用了一些文献中可以适用的数据来了解流动人口对其子女教育的意向状况和民工学校( 打工子弟学校) 的情况,探讨文献研究中关于流动人口子女教育问题的原因分析以及根据现有资料来发现目前此领域的研究趋势,最终分析研究所得的资料提出自己对于今后对流动人口子女教育问题的研究方向应深入和发展的几点意见。
整篇文章作者都只是做一些总结和阐述,来描述性地解释流动子女教育研究的现状及趋势及解释一些问题的理解。
八年级化学鲁教版(五四制)学全一册第五单元定量研究化学反应课优秀教学案例
五、案例亮点
1.实践性与理论性相结合：本案例通过实验操作，使学生直观地理解化学反应的定量关系，将理论知识与实际操作相结合，提高学生的实践能力。
在教学过程中，我充分运用了实验、讨论、小组合作等教学手段，引导学生从实际操作中感受化学反应的定量规律。通过设置合理的教学情境，激发学生的学习兴趣，培养学生的问题解决能力。在教学设计中，我注重理论与实践相结合，让学生在动手实验的过程中，体会化学反应的计量法则，从而提高学生的实际操作能力和科学素养。
二、教学目标
（一）导入新课
1.以生活实例引入，如氢能源的开发利用，引发学生对化学反应定量研究的兴趣。
2.设计实验情境，让学生亲身体验氢气与氧气反应的定量实验过程，激发学生的探究欲望。
3.通过多媒体展示化学反应微观过程，使学生直观理解化学反应的计量法则。
4.创设问题情境，引导学生思考实际化学反应中的过量与不足问题，培养学生解决问题的能力。
（一）知识与技能
1.掌握化学反应的化学计量学基本原理，理解物质的量、摩尔、反应物的化学计量关系等概念。
2.学会通过实验探究氢气与氧气反应的定量关系，并能运用化学计量学知识进行计算和分析。
3.能够运用所学的定量研究方法，解决实际化学反应中的过量与不足问题。
4.了解化学反应平衡的条件和原理，认识化学平衡在实际工业生产和科学研究中的应用。
在教学过程中，我将以学生为主体，关注学生的个体差异，充分调动学生的积极性，引导学生在实践中学习、思考，培养学生的综合素质。同时，注重教学与生活的联系，让学生感受到化学知识在生活中的应用，提高学生的学习兴趣和动力。
(完整版)定量与定性研究的比较分析(结合案例分析)
基于“流动子女教育问题”对定量与定性研究的比较分析在做定量研究和定性研究的比较之前，我们必须弄清楚两者的概念，才能找准方向，但要我完整的解释什么是定量研究和定性研究，我是做不到的。
只能根据文献资料做一个简单粗浅的解释。
一、概念界定定性研究又叫质性研究，它是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究，通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析，对社会现象进行历史的、详细的考察，解释社会现象的本质和变化发展的规律。
定量研究又叫量化研究，它是指在数学方法的基础上，确定事物某方面量的规定性的科学研究，通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化，进而去分析、考验、解释以及预测社会现象的发展趋势的研究方法和过程。
二、比较分析根据阅读《流动人口子女教育研究的现状与趋势》（定性研究）与《关于长沙市进城农民工子女教育问题的调查与思考》（定量研究）这两篇关于流动子女教育问题主题的文献，以及结合“社会研究方法”课程的学习，我主要谈一下定性研究与定量研究的研究方法和研究逻辑方面的区别：（一）研究方法关于两者研究的基本方式。
《流动人口子女教育研究的现状与趋势》这篇定性研究文章主要是采取了“文献研究”的方式。
通过对已有统计资料及相关教育文献的研究，如它开篇就例举了5篇对一个城市( 如上海市、厦门市) 或城市中的某一个区范围内的流动人口子女教育总体状况的调查，也运用了一些文献中可以适用的数据来了解流动人口对其子女教育的意向状况和民工学校( 打工子弟学校) 的情况，探讨文献研究中关于流动人口子女教育问题的原因分析以及根据现有资料来发现目前此领域的研究趋势，最终分析研究所得的资料提出自己对于今后对流动人口子女教育问题的研究方向应深入和发展的几点意见。
整篇文章作者都只是做一些总结和阐述，来描述性地解释流动子女教育研究的现状及趋势及解释一些问题的理解。
因此，在研究方式上定性研究对于数据上的要求不是很高，也就是不注重对数据的具体分析。
案例研究与定量研究区别
定性研究 定量研究
研究问题
文献回顾 从已知文献中选取变量 案例设计、案 例选择
研究问题 文献回顾
研究方法
构建模型、数据 搜集
数据编码
模型运行结果
案例分析
运行结果分析 结论与讨论
结论与讨论
探索性和解释性案例研究区别与联系
探索性案例 已有研究 较少 已有研究 较多 描述性案例 研究问题 文献回顾 构建理 论框架 研究问题
已有研究的文献回 顾 • 服务创新驱动 • 服务创新开发过 程
理论框架的建立 • 服务创新驱动 • 服务创新保证机 制 • 服务创新开发过 程
问题界定 • 三个层面、九个 方面、27个问题
3、研究方法的介绍 4、研究发现：针对构建的理论框架，具体运 用案例分析。 5、研究结论与讨论
文献回顾
研究方法 数据编码 以命题 或图表 形式构 建理论 以图表 或其他 形式验 证、修 改理论 框架
研究方法
数据编码
案例分析
案例分析
结论与讨论
讨论与结论
中国百货商店如何进行服务创新 -----基于北京当代商城的案例研究
• 1、引言：服务成为联营方式下中国百货商 店提升竞争优势的关键因素，但是如何进 行服务创新还是一个未解的难题。 • 2、文献回顾：考虑专门针对零售服务创新 的研究较少，理论回顾部分还扩展到零售 创新以及服务创新等相关研究结果。具体 包括三个方面:
论文写作中的定量研究案例
论文写作中的定量研究案例在学术研究中，研究者通常会运用不同的研究方法来解决问题。
其中，定量研究方法是一种重要的手段，通过收集和分析具有数值属性的数据，来发现变量之间的关系，并给出客观而准确的结论。
本文将介绍一个定量研究案例，以展示在论文写作中如何运用定量研究方法解决问题。
案例背景本次定量研究案例的主题是探究社交媒体使用对大学生学术成就的影响。
过去几年中，社交媒体的普及使得人们在日常生活中越来越依赖于其功能。
然而，对于大学生而言，使用社交媒体的频率与学术成绩之间是否存在相关性仍然是一个有待解答的问题。
研究目的本次研究的目的是确定社交媒体使用频率与大学生学术成就之间的关系。
通过定量研究方法，我们将收集和分析大量与社交媒体使用和学术成就相关的定量数据，以明确这种关系。
研究方法1. 变量选择与操作性定义在本研究中，我们选择了两个主要的变量：社交媒体使用频率和学术成就。
社交媒体使用频率可以通过每周使用社交媒体的小时数来衡量，而学术成就可以通过学生的平均学分绩来衡量。
这两个变量都可以进行操作性定义，以确保研究数据的准确性和可靠性。
2. 数据收集为了收集数据，我们设计了一个问卷调查，并将其分发给100名大学生。
问卷采用了一种五点量表，要求参与者针对社交媒体使用频率和学术成就进行评估。
在收集数据时，我们确保了问卷的匿名性，以保证数据的保密性和可靠性。
3. 数据分析在数据收集完成后，我们使用统计软件对收集到的数据进行分析。
首先，我们计算了参与者的社交媒体使用频率得分和学术成就得分。
然后，我们使用相关性分析，计算了这两个变量之间的相关系数。
最后，我们进行了回归分析，以确定社交媒体使用频率对学术成就的预测能力。
研究结果经过数据分析，我们得出了以下结论：1. 社交媒体使用频率与大学生学术成就呈现显著的负相关关系，即社交媒体使用时间越多，学术成就越低。
2. 回归分析结果表明，社交媒体使用频率是学术成就的一个显著预测因素。
报告中的定性和定量研究方法比较
报告中的定性和定量研究方法比较导言报告是一种常见的学术文体，广泛应用于各个领域，包括社会科学、自然科学等等。
在编写报告时，研究方法的选择十分关键。
定性和定量研究方法是两种研究方法中较为常见的两种，它们有着各自的优势和适用范围。
本文将对这两种方法进行比较，并根据实际案例分析了它们的应用。
一、定性研究方法定性研究方法是以文字、图片、录音等非数值化的数据为基础，通过分析、解释和解读来获取研究结果的一种方法。
它注重对被研究对象的深入理解和个体差异的把握。
1.1 概述定性研究方法适用于诸如社会科学、人文科学等领域，主要用于了解复杂现象的本质和含义。
它通常以参与观察、访谈、文本分析等方式获取研究数据，然后通过归纳和演绎的方法进行数据分析。
1.2 优点定性研究方法有以下几个优点：（1）深入理解：定性研究方法可以对被研究对象的行为、动机、态度等进行深入的理解和描述，为研究者提供全面的视角；（2）个体差异：定性研究方法注重个体差异的把握，能够了解到被研究对象的个性化和特殊情况，有助于找到隐藏在大数据背后的规律；（3）灵活性：定性研究方法相对灵活，允许研究者在研究过程中做出相应的调整和补充，以适应现实情况的变化。
1.3 限制尽管定性研究方法有其优点，但也存在一些局限性：（1）主观性：由于定性研究方法受到研究者主观认知和个人经验的影响，因此结果可能没有定量研究方法那样的客观性；（2）通用性：定性研究方法通常仅适用于小样本和特殊情境的研究，因此对一般性结论的推广可能有所限制。
二、定量研究方法定量研究方法是一种基于数值化数据的研究方法，通过统计分析和数值计算来获得研究结果。
它注重通过量化的方式对研究对象进行描述和分析。
2.1 概述定量研究方法适用于可以用数值来刻画的问题。
研究者通过问卷调查、实验室观察等方式收集数据，然后使用统计学工具对数据进行分析和解释。
2.2 优点定量研究方法有以下几个优点：（1）客观性：定量研究方法以数字化的方式来描述和分析研究对象，结果相对客观，具有较高的可靠性和可重复性；（2）普适性：定量研究方法可以对大样本进行研究，并且可以通过统计方法来推广结论，具有一定的普适性；（3）模型构建：定量研究方法可以通过建立模型来揭示变量之间的关系，提供量化的预测和解释。
《应用语言学定量研究方法与实例解析》记录
《应用语言学定量研究方法与实例解析》阅读记录目录一、内容概览 (2)1. 背景介绍 (2)2. 本书概述 (3)二、应用语言学基础知识 (5)1. 应用语言学定义与特点 (6)1.1 应用语言学的定义 (7)1.2 应用语言学的特点 (8)2. 应用语言学的研究范围 (9)2.1 语言学与社会生活 (10)2.2 语言学与跨学科研究 (11)三、定量研究方法介绍 (12)1. 定量研究基本概念 (13)1.1 定量研究的定义 (14)1.2 定量研究的特点 (14)2. 定量研究方法的应用步骤 (15)2.1 确定研究问题与目标 (16)2.2 收集与分析数据的方法 (17)2.3 数据处理与结果呈现 (19)四、定量研究方法在语言学中的应用实例解析 (20)一、内容概览本书主要介绍了应用语言学的定量研究方法，包括实验设计、数据收集、统计分析等方面，并通过具体案例进行详细解析。
定量研究方法概述：介绍了定量研究方法在应用语言学中的重要性，以及与其他研究方法的区别。
实验设计：详细讲解了实验设计的基本原则，如随机抽样、控制变量等，并通过实例展示了如何进行实验设计。
数据收集：介绍了数据收集的方法和工具，如问卷调查、访谈、观察法等，并强调了数据质量的重要性。
统计分析：详细讲解了各种统计分析方法，如描述性统计、推断性统计、多变量分析等，并通过实例展示了如何进行数据分析。
案例解析：通过具体案例，详细解析了如何运用定量研究方法进行分析，包括实验设计、数据收集、统计分析等环节。
结论与建议：总结了本书的主要内容，并对未来应用语言学定量研究方法的发展提出了建议。
1. 背景介绍随着社会科学研究方法的不断发展，定量研究方法在语言学领域中的应用越来越广泛。
应用语言学定量研究方法与实例解析这本书详细阐述了如何运用统计学、计算机科学等定量方法来分析和解决语言学中的各种问题。
本书旨在帮助读者了解应用语言学定量研究的基本原理、方法和技巧，以及如何将这些方法应用于实际的语言学研究中。
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一篇转帖的文章，作者真的很强大！本文的缘起：当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。
但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。
我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。
第一天，我讲了OLS。
画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。
后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。
结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。
后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。
毕业论文也顺利通过。
她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。
她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。
我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。
但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。
问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。
那些推导看不看都不影响我用软件。
现在没空看，先发论文再说。
”我笑其太浮躁。
但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。
因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。
因此有了本文。
你是不是属于这样的人群？请看下面：本文的目标人群：1、不懂计量的人；2、想学计量却苦于缺乏时间的人；3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看推导过程，也想发论文的人。
4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。
5、所有想速成的人。
但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。
如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。
我也不认得。
如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。
本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。
目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。
申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。
目录一、计量论文的两大要点是什么？二、如何判断计量论文的水平高低？三、做计量的“大杀器”有哪些？四、瞎倒腾计量的秘诀五、大规模发CSSCI的建议一、计量论文的两大要点是什么？1、计量模型的建立（就是那个方程，表达什么经济含义要知道）；2、模型中的系数如何估计出来（关键在于估计方法的选择）。
第1个要点涉及你论文主题。
你一般要想用数据检验某种经济关系，根据这种经济关系来建立计量模型。
如果你不知道要检验什么经济关系，那我劝你就此打住。
你发不了经济研究了。
第2个要点。
千万种方法的出现，目的都是要把那个系数给估计出来。
不同估计方法的估计效果好坏，就是根据各种统计量来判断。
如果能选择一种最合适你数据的估计方法，那么这论文基本就成了。
二、如何判断计量论文的水平高低？掌握了上面两个要点，只是说你能写出一篇计量论文，并不是说能写出一篇高水平的论文。
水平的高低在于你处理这两个要点时水平的高低。
下面仔细讲解。
如果只是为了写计量论文，只需要“知其然”即可。
没有人会因为不会推导OLS估计量而对软件里面出来的结果不知所措。
这条途径，最快捷的走法是找一个懂的人，把结果里面的各种东西所表示的意思给你讲一遍，每个东西要注意什么。
基本就可以了。
在一般的CSSCI 上发表论文没有什么问题。
如果找不到人，就看STATA的手册，里面的例子会讲解每个指标参数统计量的含义。
这样慢一点，但效果很好，而且也能成为STATA专家。
STATA手册比高级计量教材看起来轻松多了，就是告诉你怎么操作软件，然后得到什么结果的。
计量论文中的估计问题，最关键的事情，不是能推导估计量，而是在STATA里面选择一个“合适”的方法估计出来。
然后解释结果的经济意义。
而计量水平的高低，不在于方法的复杂性，而在于方法的合适程度。
因此高水平的计量论文，不必要求作者掌握高深的计量推导，而在于“选择”的技巧。
每种计量方法，都有优劣。
所谓用人之长，容人之短。
水平高的人，能够选择以其之长，攻它之短。
同时又能隐藏计量方法内在的拙劣。
其实，计量论文的水平主要决定于论文的主题的重要性。
这个话题大家都很关心，就很重要，发表就很容易。
所以，你会发现国际顶级期刊上一些计量论文所用的方法很简单。
这些论文能发表，主要是他讨论的问题很重要（这涉及第一个要点），采用的方法即使有缺陷，也无伤大雅。
如果问题不是非常重要，只是有新意，但是估计方法比较合适，也能发一个中上等期刊。
如果问题属于鸡毛蒜皮之类，那就只能诉诸于超级复杂的计量方法，祈求审稿人看论文时，方法还没看完就已经累得半死，再也没有心情来思考你的问题的重要性，然后也能通过了。
三、做计量的“大杀器”有哪些？所谓的大杀器，不是指超级复杂的计量方法，而是指这种东西一旦用起来，一般不会有人来攻击。
所谓的一招毙命，毙了审稿人的命。
计量方法很多，可以说满天飞。
但是，真正有价值的方法，被人公认为具有一定可信度的方法（就是所谓的“大杀器”），只有5种。
并不是你所看到的所有的方法都有人信。
这点大部分初学计量的人都不会意识到。
看到书上介绍一个方法，就认为这是一个好方法。
其实不是。
书上很多方法的介绍，仅仅是出于理论推演的需要，并不是实际研究中都能用的。
你如果查阅一下国际上关于经验研究类的论文，会发现大部分论文所用方法无非是：1、简单回归；2、工具变量回归；3、面板固定效应回归；4、差分再差分回归(difference in differnece)；5、狂忒二回归(Quantile)。
大杀器就这几种，破绽最少，公认度最高，使用最广泛。
真是所谓的老少皆宜、童叟无欺。
其他的方法都不会更好，只会招致更多的破绽。
你在STATA里面还可以看到无数的其他方法，例如GMM、多层次分析法等。
这个GMM实在是一个没有用的忽悠，他还分为diffGMM和系统GMM。
其关键思想是当你找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。
结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。
这完全是胡搞！这GMM的唯一价值在于理论价值，而不在于实践价值。
你如果要玩计量，你就可以在GMM的基础上进行修改（玩计量的方法后面讲）。
有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。
STATA里面那么多选项，你加就是了。
什么异方差、什么序列相关，一大堆尽管加。
如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。
反正如果没有异方差，结果是一样的。
有异方差，软件就自动给你纠正了。
这不很爽嘛。
如果样本太少，你还能加一个选项：bootstrap来估计方差。
你看爽不爽！bootstrap就是自己提靴子的方法。
自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。
这个bootstrap就是用30个样本能做到30万样本那样的效果。
有吸引力吧。
你说这个简单回归简单还是不简单！很简单，就是加选项。
可是，要理论推导，就不简单了。
我估计国内能推导的没几个人。
经济研究上论文作者，最多只有5%的人能推导，而且大部分是海龟。
所以，你不需要会推导，也能把计量做的天花乱坠。
工具变量(IV)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。
一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。
国际审稿人会拼了老命整死你。
国内审稿人大部分不懂这东西（除了经济研究这类刊物的部分审稿人以外）。
工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是没有因果关系的东西，这就是你的IV了。
例如贸易量如果是内生的，那么你找地理距离作为IV。
北京到纽约的距离，那是自然形成的，没人认为是由贸易量导致的，这就是没有因果关系。
但是你会发现两者在数据上具有相关性。
这就很好。
这种数据相关性越强，IV的效果就越好。
就这么一段话，IV变量回归就讲完了。
在STATA里面，你直接把原回归方程写出来，然后把IV填进去就可以了，回车就得到你的结果。
关键是你不一定能找到这样的工具变量。
你能找到，这个工具也不大能用。
不过要注意，IV不灵不代表你不能发表。
经济研究上还不是发了一大堆这样的论文。
所以，你只要找到一个IV，效果不是差的太离谱，一般都能发。
当然不能发国际一流了。
国内是没问题。
国内审稿人没人会重复你的结果看看是否有问题，因此你说这个IV效果已经是最好的了，世界上还找不到第二个比这个更好的了，审稿人也没的话说。
就发表呗！如果审稿人说，另外一个IV效果可能要比你的好。
那你就采纳他的建议用他的IV（尽管他的建议会更差），然后感谢他一下。
第二次审稿，难道他还会说自己上次是胡说八道所以就发表了，哈哈哈哈！有人又会问：面板不是还有个随机效应嘛？我只能说，你是看过书的人，所以才知道随机效应。
其实随机效应压根就没什么用处。
有人信誓旦旦说可以用hausman来检验。
我只能告诉你，这检验压根就不可靠。
可靠也是理论上可靠，实践上根本没人信。
当然中国人都信，不信的都是美国欧洲这样的计量经济学家。
你难道不知道hausman还会出现负值！做过这个检验的人都很头疼这个负值，不知道该怎么做。
你如果看看一些高手的建议，或者一些书籍，你就会发现，最权威的建议就是：当你无法判断该用固定效应还是随机效应的时候，选择固定效应更可靠。
随机效应不是任何时候都可以做，但是固定效应是任何时候都可以做。
所以你知道该怎么做了吧。
差分再差分，是固定效应的一个变种，在估计某个事件发生带来的效应时最有用的方法，特简单，看看STATA手册就明白了。
狂忒二回归(Quantile)是一般均值回归的一个推广。
看名字挺吓人，其实很简单。
如果你知道OLS是一个均值回归，那类推就可以知道1/2分位数回归。
你知道的，正态分布下，均值就是1/2分位数的地方。
均值回归就是1/2分位数回归。
知道了1/2回归，你自然知道1/4和3/4分位数回归了。
如果还不懂，翻开伍德里奇的书，讲到简单OLS回归时，我记得有一个图，上面对不同位置的x位置画了不同的正态分布密度函数(第2版是figure 2.1，pp26，见下面)。
如果是异方差问题，那么不同x位置的正太分布图的方差就有变化。
这个图上注明了预测值是E(Y|X)，就是Y的条件期望，就是那根回归预测直线啦。
在正态分布下就是Y的密度函数的中心点的连线，就是1/2分位数点的连线。
如果那条预测线画在密度函数的1/4和3/4分位数点上，那么预测结果就不是Y的均值（在非正态下可能是均值），而是1/4和3/4分位数点的预测值。
这下明白狂忒二回归了吧。
分位数回归就是看看那根预测直线在不同的分位数点上有什么结果,得到什么样的回归系数。
通常的OLS预测直线，仅仅是一个特例而已。
进一步推广，可以推广到任意分位数点回归的情况。