如何在R中针对不同因变量y执行多组共享x与z的工具变量回归

步骤1：加载所需R包 #

先安装并加载必要的工具包：

install.packages(c("AER", "broom", "dplyr", "purrr", "knitr"))
library(AER)
library(broom)
library(dplyr)
library(purrr)
library(knitr)

步骤2：提取因变量列表 #

从数据框df中自动抓取所有因变量（即除最后两列x和z之外的列）：

y_vars <- names(df)[1:(ncol(df)-2)]

步骤3：批量运行IV回归并整理系数 #

通过循环批量执行工具变量回归，自动提取每个回归中x的系数、标准误、统计量和p值，统一整理成表格：

results_table <- map_dfr(y_vars, function(y) {
  # 动态构建回归公式
  iv_formula <- as.formula(paste(y, "~ x | z"))
  # 执行IV回归
  iv_reg <- ivreg(iv_formula, data = df)
  # 整理结果，仅保留x的相关统计量
  tidy(iv_reg) %>%
    filter(term == "x") %>%
    mutate(dependent_var = y) %>%
    select(dependent_var, term, estimate, std.error, statistic, p.value)
})

步骤4：输出美观的结果表格 #

用kable()生成易读的格式化表格：

kable(results_table, digits = 3, caption = "多组IV回归结果（自变量x的系数）")

说明 #

• 代码自动遍历所有因变量，无需手动逐个定义reg1至regn；
• tidy()将回归结果转换为结构化数据框，方便后续筛选和整理；
• 最终表格清晰展示每个因变量对应的x系数、标准误、t值和p值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lilgrass