稳健性检验通过的标准是检验结果在改变模型设定、使用不同数据样本、采用不同估计方法或加入控制变量后仍然保持一致性和可靠性。
稳健性检验是统计分析中确保研究结果可靠性的重要步骤。在进行稳健性检验时，以下条件可以作为判断检验是否通过的标准：
1. 模型设定变化：如果研究的主要结论在不同模型设定下（如加入或删除变量、改变模型形式等）仍然成立，则说明结果较为稳健。
2. 数据样本变化：在不同的子样本或时间序列数据中，如果研究的主要结论仍然保持一致，那么可以认为结果是稳健的。
3. 估计方法变化：使用不同的估计方法（如普通最小二乘法、广义最小二乘法、工具变量法等）来估计模型，如果结论仍然一致，则表明结果稳健。
4. 控制变量加入：在原模型中加入更多的控制变量后，如果核心变量的系数和显着性没有发生显着变化，这也表明结果较为稳健。
5. 统计显着性：尽管某些系数在统计上不再显着，但如果主要结论在统计上仍然显着，那么结果也可以被认为是稳健的。
6. 逻辑一致性：研究结论与已有的理论和实证文献相一致，或者通过逻辑推理可以解释，也可以作为稳健性的一种体现。
稳健性检验并不是要证明研究结果的绝对正确，而是通过多种方法来确保结论的可靠性和稳健性。如果通过上述检验，研究者可以更有信心地推广他们的发现。
1. 在进行稳健性检验时，可以参考相关文献中的研究方法，了解不同领域的常见检验手段。
2. 使用统计软件（如Stata、R、Python等）可以方便地进行稳健性检验，例如通过改变模型设定、使用稳健标准误差等。
3. 研究者应谨慎对待稳健性检验的结果，避免过度解读或滥用。
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