想要請問一下一個搞了很久一直搞不定的問題： 在下論文的主題與自選擇（self selection）有關 所以選用heckman two stage model 並以stata的heckprob指令來跑....跑出結果 主要研究x1對於y的影響 第一階段是選擇模型 為probit model x1是dummy variable 且因涉及到個人的選擇 所以以x1為因變數 其他x2 x3 x4 x5 x6為自變數 估計出一個lambda 來修正自選擇問題 第二階段是主要模型 用MLE y為因變數 其他x1 x2 x3 x4 x5 lambda （很多書都強調至少要有一個變數和第一階段不同，所以既然x6對y不顯著 就不放） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 問題是： 用SAS也好 STATA也好 x1在第二階段都會被drop掉 stata 是說 because of collinearity sas 是說 x1 = intercept 那麼我不就沒有辦法研究x1對y的影響了嗎？ （我看皮耳森相關係數 x1 與 x2 x3 x4的p值都是0.000 是否是這個緣故呢？？） --

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