🏆本文收录于「Bug调优」专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

问题描述

这是我画的图

想变成如下的格式

  请问用stata什么代码能调整成这样呢

如上问题有来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者，如有侵权，立马删除。

解决方案

  如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

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  在Stata中，要创建类似于文献中的安慰剂检验图，通常需要使用twoway命令结合不同的图形元素。您提供的原始图像和目标图像没有显示，但我可以提供一个基本的Stata代码示例，用于创建一个带有置信区间的安慰剂检验图。您可以根据自己的数据和需求调整这个示例。

假设您已经有了一个名为treat的变量，表示处理效应（1为处理组，0为对照组），以及一个名为outcome的变量，表示您想要检验的结果变量。

* 基本线性回归模型
reg outcome treat

* 预测处理组和对照组的均值
predict mean_treat if treat == 1, xb
predict mean_control if treat == 0, xb

* 添加置信区间
predict lower_treat, confint mean_treat
predict upper_treat, confint mean_treat
predict lower_control, confint mean_control
predict upper_control, confint mean_control

* 绘制对照组和处理组的均值及置信区间
twoway (line mean_control _n using t, sort) (line mean_treat _n using t, sort) ///
       (line lower_control _n using t, lcolor(blue) lpattern(dash) sort) ///
       (line upper_control _n using t, lcolor(blue) lpattern(dash) sort) ///
       (line lower_treat _n using t, lcolor(red) lpattern(dash) sort) ///
       (line upper_treat _n using t, lcolor(red) lpattern(dash) sort), ///
       legend(label(1 "Control Mean") label(2 "Treatment Mean") ///
       label(3 "Control CI") label(4 "Treatment CI")) ///
       title("Placebo Test") ///
       ylabel(#10) xlabel(#5) ///
       ytitle("Outcome Variable") xtitle("Time") ///
       yscale(range(`ymin' `ymax')) xscale(range(`xmin' `xmax'))

在这个示例中：

• reg命令用于拟合一个基本的线性回归模型。
• predict命令用于生成处理组和对照组的预测均值以及它们的置信区间。
• twoway命令用于绘制线条图，其中包含均值和置信区间。
• line元素用于绘制均值和置信区间。
• legend选项用于自定义图例。
• title, ylabel, xlabel, ytitle, 和 xtitle 选项用于自定义图表的标题和轴标签。
• yscale和xscale选项用于设置y轴和x轴的范围。

  请注意，您需要根据您的数据集调整变量名、范围和其他参数。此外，如果您的数据具有不同的结构或您需要应用不同的统计方法，您可能需要修改上述代码。

  希望能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏「Bug调优」，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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