我目前正在研究一些实验数据。实验设计包括两个处理。在每个治疗中，20 名受试者随机配对并参加一个简单的游戏。游戏重复 20 个周期。在每个时期，这些对被随机重新匹配并做出一个单一的决定。

我使用一个模型来估计治疗的效果，该模型包括个体随机效应、会话虚拟变量和一些滞后变量（以控制动态会话效应）。当我使用 xtreg_re 选项 vce(cluster Session) 估计集群鲁棒协方差矩阵时，标准误差小于非集群的；当我排除会话假人时，集群稳健的标准误差变得大于非集群的标准误差。

我阅读了文章 http://www.stata.com/support/faqs/st...luster-option/ 比较稳健、集群和标准估计器的标准误差。我知道当残差在集群上求和时必须取消变化，但我不清楚为什么当我包含集群的固定效应时会发生这种情况？

小更新：我想我找到了问题的根源。事实上，我观察到的标准误差并不特定于我的数据或 FGLS。实际上，我可以使用假面板和标准 OLS 来复制问题。我认为问题的根源是我的主要自变量，它是一个虚拟变量，如果观察在主要治疗中取 1，如果在对照组中取 0。我想插入到我的模型中以控制可能的静态会话效果的会话假人实际上与治疗假人非常相关：每个会话属于主要治疗或控制治疗。尽管如此，我仍然不确定会话虚拟变量的包含如何从集群稳健协方差矩阵中减少我的标准误差以及我为什么不这样做

谢谢，吉安卡罗