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继之前关于 Hausman 测试（此处）的帖子（其中参考不幸消失了@briatte）之后，我面临着一些额外的与 Hausman 相关的问题。虽然前面的线程暗示了在 Hausman 执行中获取绝对值可能是一个问题，但我想知道我遇到的问题是否确实是由这个引起的。

根据random.method我使用的规范，结果可能会大不相同，这让我想知道哪些可以信任（也许没有）。

在下面的“vit”代表一个公式，右侧只有随时间和个体变化的变量，而 full 代表相同的变量 + 年份固定效应虚拟变量 + 一些每年不同但每年都相同的变量公司（公司固定效应）。

以下是一些结果

phtest(vit,data = p.data, effect="twoways", random.method="amemiya")

    Hausman Test

data:  vit
chisq = 13.0489, df = 30, p-value = 0.9969
alternative hypothesis: one model is inconsistent

相对

phtest(vit,data = p.data, effect="twoways", random.method="walhus")

    Hausman Test

data:  vit
chisq = 76.3063, df = 30, p-value = 6.617e-06
alternative hypothesis: one model is inconsistent

虽然当然可以通过不同的测试得到不同的结果，但这里的根本差异让我想知道......

LM 测试也会出现类似的情况：

plmtest(full, data=p.data, effect="twoways",type="kw")

    Lagrange Multiplier Test - two-ways effects (King and Wu)

data:  full
normal = -2.3819, df = 2, p-value = 0.01722
alternative hypothesis: significant effects

相对

plmtest(full, data=p.data, effect="twoways",type="ghm")

    Lagrange Multiplier Test - two-ways effects (Gourieroux, Holly and Monfort)

data:  full
chisq = 0.0025, df = 2, p-value = 0.9987
alternative hypothesis: significant effects

任何人都可以就该怎么做提出建议吗？

谢谢，

西蒙

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