Stata中runmlwin拟合多水平模型后使用pwcompare两两比较的实现方法

pwcompare是Stata为内置多水平模型命令（如melogit）设计的后估计命令，runmlwin的默认返回值结构和官方命令不兼容，因此直接调用会报错。

你可以通过以下两种方案实现两两比较：

方案1：使用lincom手动构造对比（优先推荐，兼容性最好） #

lincom可以直接调用runmlwin返回的系数矩阵e(b)和方差协方差矩阵e(V)，自动计算对比的标准误、置信区间和p值，不需要手动推导方差，不管是固定效应还是带随机截距的多水平模型都适用。
示例代码（以你提到的(urban#1) vs (urban#0)对比为例）：

* 第一步：先拟合runmlwin模型，确保收敛
runmlwin outcome i.urban##i.var2 cons, ///
level2(lev2: cons) level1(_n:) nopause or ///
discrete(distribution(binomial) link(logit) denominator(cons))

* 第二步：查看系数名，确认交互项的命名规则，避免拼写错误
mat list e(b)

* 第三步：构造对比
* 例1：计算urban=1分组下，var2=1相对于var2=0的效应
lincom 1.var2 + 1.urban#1.var2, or

* 例2：计算urban=0分组下，var2=1相对于var2=0的效应
lincom 1.var2, or

* 例3：直接计算两个分组的效应差（即urban=1组var2效应 - urban=0组var2效应）
lincom 1.urban#1.var2, or

方案2：修改返回值类适配pwcompare #

如果需要直接使用pwcompare的批量对比功能，可以手动修改runmlwin的返回命令标识，让Stata将其识别为内置的melogit模型，即可正常调用margins和pwcompare：

* 跑完runmlwin模型后执行
ereturn local cmd "melogit"

* 计算各组边际效应
margins urban#var2, atmeans

* 调用pwcompare做两两比较
pwcompare urban#var2, or pveffects

注意：该方法为兼容取巧方案，部分复杂模型、复杂对比可能存在适配问题，优先使用方案1。

注意事项 #

• 执行对比前请确认runmlwin模型正常收敛，方差协方差矩阵e(V)为正定矩阵，否则标准误计算会出错
• 构造对比前可通过coeflist命令查看所有系数的准确名称，避免lincom中变量名拼写错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2704338