在R中对教育健康面板数据执行面板回归及错误解决

1. 先修复子集筛选的低级错误 #

你代码里先把Indicator中的"Perceived health"替换成了"Perceived_health"，后面子集筛选却还用Indicator == "Perceived health"，这直接导致筛选不到任何数据，肯定会触发0样本错误。二选一修正：

# 方案1：不做字符串替换，直接用原指标名筛选
perceived_health_data <- subset(education, Indicator == "Perceived health")

# 方案2：替换后用新指标名筛选
education$Indicator <- gsub("Perceived health", "Perceived_health", education$Indicator)
perceived_health_data <- subset(education, Indicator == "Perceived_health")

2. 检查数据结构与变量有效性 #

修复筛选后，还要确认两个核心问题：

• 你的perceived_health_data里是否同时有Value（健康指标）和Education变量的有效非NA值？如果Education在健康指标的行里全是NA，依然会出现0样本错误。
• 你的数据是不是长格式转宽格式的问题？如果健康和教育是分不同Indicator存储的（比如一行是某国某年的健康数据，另一行是同国同年的教育数据），必须先转成宽格式，让同一国家年份的健康和教育值在同一行：

# 用tidyr包转宽格式，假设个体标识是Country列，时间标识是Time列
library(tidyr)
wide_data <- pivot_wider(education, 
                         id_cols = c(Country, Time), 
                         names_from = Indicator, 
                         values_from = Value)

# 转完后直接用健康指标做因变量、教育指标做自变量跑模型
model <- plm(Perceived_health ~ Education, data = wide_data, model = "within", index = c("Country", "Time"))
summary(model)

3. 关于虚拟变量的问题 #

面板回归的within模型会自动控制个体固定效应（相当于给每个国家自动生成虚拟变量），不需要手动创建个体虚拟变量。如果需要同时控制时间固定效应，直接在模型里设置双向固定效应即可：

# 双向固定效应模型（控制国家+时间固定效应）
model <- plm(Perceived_health ~ Education, data = wide_data, model = "within", index = c("Country", "Time"), effect = "twoways")

4. 额外排查步骤 #

• 用str(wide_data)查看变量类型，Time不需要强行转成Date格式，用年份数字也能被plm识别。
• 用na.omit(wide_data)删除含NA的观测行后再跑模型，确认是否是缺失值导致的样本为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Agnieszka Kowalska