量表/潜变量

验证性因子分析 (CFA)

检验观测变量（问卷题项）是否良好地反映了预先设定的潜在因子结构。

探索性因子分析

探寻隐藏在众多观测变量背后的少数潜在维度结构，常用于建构效度检验。

Heckman 两步法

经典的微观计量模型，用于修正由于非随机抽样（样本自选择）导致的严重选择偏差。

偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM)

一种基于方差的结构方程模型，特别适用于小样本、非正态数据及探索性理论构建。

断点回归 (RDD)

利用政策或规则设定的临界断点，通过局部随机分配来实现高置信度的因果推断。

结构方程模型 (SEM)

完美结合因子分析和路径分析，用于探究包含潜变量在内的复杂因果网络拓扑结构。

系统 GMM 估计

专门用于处理动态面板数据模型，有效解决因变量滞后项及其他变量引发的严重内生性问题。

Tobit 截断回归

专用于处理因变量在某一数值（通常为0）处存在大量堆积现象的受限因变量回归模型。