一、缺失数据的影响
在数据分析中，缺失数据可能是互联网和实际数据分析中最常见的问题之一。这可能会带来严重的问题，因为缺失的数据会导致错误的推断和结论。缺失数据是指缺失某个变量的值。 它通常会影响回归分析、可视化和机器学习的结果。
例如，在Stata中，当变量中的值为空时，它们会被视为缺失值。然而，随着数据集的增加，缺失值的数量会增加，因此会产生潜在的问题，例如固有偏倚和低效率。
代码示例：
sysuse auto.dta, clear replace rep78=. if rep78==. tabulate rep78, missing
二、Multicollinearity
在回归分析中，multicollinearity是模型中出现快速变化的独立变量或共线立变量的问题，从而使模型的运算成为难题。 模型中的变量之间存在高度相关性时，就会出现multicollinearity。Stata处理multicollinearity的方法是将一个或多个变量从模型中省略。这样做的结果是省略的变量与其他自变量之间的部分相关度也便被省略，导致了Omitted Variable Bias。
例如，在Stata中，回归指令可以轻松地检查multicollinearity。当存在multicollinearity问题时，回归结果就不会是很可靠了。
代码示例：
sysuse auto.dta, clear regress price mpg weight length, robust vif
三、Selection Bias
selection bias是实验或数据分析中的一种偏差，当然也是一种omitted variable bias。在实验设计中，selection bias是指样本中选取的个体不能完全代表总体而产生的问题。在数据分析中，这是指没有考虑所有可能的因素可能会导致响应变量出现误差。
例如，在Stata中，要检查回归分析是否包含样本选择影响，可以画出残差图。残差图将预测值与观察值之间的关系可视化，并可以清楚地看到哪些数据点具有模型误差。
代码示例：
sysuse auto.dta, clear regress price mpg weight length, robust predict residuals, residuals scatter residuals weight
四、Endogeneity Bias
Endogeneity bias是指变量的内生性问题，该问题会导致OVB，从而干扰模型的结果。发生endogeneity bias时，模型中的一个变量被另一个变量所影响，但是这种影响对模型中的其他变量没有影响，进一步导致样本方差偏差和无效估计。
例如，在Stata中，解决该问题的一种方法是使用两步法。这种方法使用工具变量来解决endogeneity bias，该变量与endogeneous变量相关但与噪声无关。
代码示例：
sysuse auto.dta, clear regress price mpg weight length, robust ivregress 2sls price (mpg = weight), robust
五、Time-Series Analysis
当进行时间序列分析时，统计模型中的omitted variable bias是大概率会产生的问题。与其他领域一样，选取的变量不足可能会影响时间序列分析的准确性。如何应对这种OVB呢？
例如，在Stata中，您可以使用动态面板模型来解决该问题。通过增加变量，我们对模型中的错误分配产生更多的控制。
代码示例：
xtset id year xtreg y1 x1 x2 x3, fe xtabond y1 x1 x2, noconstant