1樓：JadeY
實踐中用的最多的方法：
換資料，證明結果有external validity加/減變數，證明內生變數基本都被控制住了
選用相似變數（比如education，可以用education year，可以用最高學歷云云）
其次也有通過換模型來進行的，但是稍微少見一些，一般會選用「親兄弟」系列的模型，比如logit和porbit互為檢驗，did和propensity score matching did之類的。一般不會用選用模型和內在假設差異特別大的模型，例如OLS和IV一旦得到不同的結果，那麼說明有可能OLS是有比較嚴重的內生性的，肯定是保留IV模型；同樣，如果OLS和RE或者FE相比較，由於RE和FE的模型考慮了更多因素，可能取信度會高於OLS；或者OLS和GMM，一旦存在異方差問題，那麼GMM回歸給到的有效性更高，也就不會再取用OLS的結果；所以有時候這更像是回歸之前就需要進行的的模型選用問題。
2樓：熊答應
一般來說，進行穩健性檢驗，可以通過更換相近變數，檢驗結果的敏感性；或者增加一些控制變數；對子樣本進行回歸；用工具變數等等
請問在做穩健性檢驗的時候，替換或者刪減控制變數可行嗎？
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