咱们一步步来拆解你的问题哈：

一、代码是否存在错误？ #

1. glm代码的问题 #

你用glm(chldwork~lag_aspgrade_binned+age+as.factor(childid), ...)试图通过加入个体虚拟变量实现固定效应，但这里存在严重的数值不稳定问题：
从GLM输出能看到，截距项的标准误差高达1.933e+04，且大量Deviance Residuals接近0——这是**分离问题（Separation）**的典型表现。当面板中很多个体的因变量取值完全一致（比如某个孩子始终打工/始终不打工），加入过多个体虚拟变量会导致模型无法有效识别系数，估计结果不可靠。

2. clogit代码是正确的 #

你用clogit(chldwork~lag_aspgrade_binned+age+strata(childid), ...)的写法完全符合条件固定效应Logit的实现逻辑：

• strata(childid)就是用来控制个体固定效应的，它会在每个个体内部（strata）对比不同时间点的因变量和自变量变化。
• 至于没有截距项，这是条件Logit的正常特性：因为截距项已经被每个strata的固定效应吸收了，不需要单独估计，这不是代码错误。

二、为什么两种模型系数差异显著？ #

两种方法的核心逻辑和利用的样本信息完全不同：

• glm+个体虚拟变量：尝试用所有样本估计，但因分离问题，很多个体的信息无法为系数估计提供有效贡献，甚至会干扰估计结果，导致系数偏误、标准误差异常。
• clogit（条件Logit）：只利用观测期内因变量发生变化的个体的信息（即那些有时打工、有时不打工的孩子），自动排除了因变量完全不变的个体——这才是固定效应模型“控制个体未观测异质性”的正确打开方式，估计结果更严谨可靠。从你的clogit输出里number of events=2358也能看出来，它只保留了有对比价值的样本。

三、哪种模型更适用？ #

优先选择clogit（条件固定效应Logit），理由如下：

1. 理论严谨：它是面板二分类因变量固定效应模型的标准方法，完美匹配你“控制个体固定效应，用滞后学业抱负预测童工行为”的研究需求。
2. 数值稳定：从根本上避免了glm方法的分离问题，系数估计的标准误差更合理，推断结果可信。
3. 补充建议：如果你的面板是长面板（每个孩子观测次数较多），也可以尝试glmmML包的feologit函数，但clogit已经能很好解决你的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shaq1993