这条命令只能用于单模型，而且是符合学术规范的，
记住下面三条
1.它只能用于主效应显著，而且不能100%显著，它只能代替你手动找控制变量的过程
2.它不能用于主效应又用于中介效应又用于异质性检验，多模型都显著的实现原理大部分是靠删除样本，你们可以看宝气stata（后果自负）
3.实证最辛苦也是最快乐的事就是找中介或者调节，做稳健性，做内生性，做异质性，这里面一般要保证4-6张表结果显著。所以大家既要保证故事讲好，又要求菩萨保证自己的回归结果显著。

建议各位苦学stata然后想做一篇实证的初学者们，可以看看原作者的讲解，移步下面的链接，而且拿铁不加冰这位up主太牛逼了，他目前在厦门大学读会计博士，跟连享会的各位stata大佬都很熟。建议大家可以看看他的微信公众号和B站，他也做文本分析，不过我觉得我python比他厉害。

https://mp.weixin.qq.com/s/k3GzVXqc6nx5iq4GzDJ2Xw

安装

ssc install oneclick, replace

oneclick命令使用很简单，作者进行了很多次改进，目前效率很高

oneclick y c1 ,fix(x fe1 fe2) p(0.1) m(reghdfe) o(absorb(year code) cluster(id))

我相信很多经济学的硕士生和部分博士生不知道怎么依葫芦画瓢
我举两个例子
y:放你的被解释变量，譬如：全要素生产率tfp
c1:放你的控制变量，譬如：x1，x2，x3
fix() 放你的解释变量x和你需要固定其他的x,很多人想用这个去把调节囊括进来，但是貌似不行，所以fix里面一般只放解释变量
o()放你这个模型常见的optional 参数，譬如rehdfe里面的absorb和cluster
absorb 放id和year，这是reghdfe这条命令本身要放的
cluster 聚类标准误放你的id

示例1假如我只需要核心解释变量x显著，那么将x放到fix()里面，让系统自动去选择x1，x2，x3：

onclick tfp x1 x2 x3,fix(x) p(0.1) m(reghdfe) o(absorb(year id) cluster(id))

示例2，假如我需要x,x4都显著，通常没啥用，我就把这两个丢进去，让系统自动去选择x1，x2，x3，就是做排列组合：

onclick tfp x1 x2 x3,fix(x,x4) p(0.1) m(reghdfe) o(absorb(year id) cluster(id))

关于其他的回归，onclick也实现了，它是规范的，它不能做中介和调节显著，而且一般高手跑y和x，就这两个变量显著不，就能看出来，很多时候onclick连单模型显著都做不到，不是因为oneclick垃圾，而是它只是帮助你节约自己手动试的过程。
如果你们要做到多模型显著，就是从主效应到中介到异质性都显著，那就只有宝气stata的删除样本了，在目前公开数据和do文件的趋势下，不建议大家这么做。

oneclick 的选项中加入 z 选项。对于常见的回归，原作者总结如下：

回归方法	                                                                                  是否需要加 z 选项
reg	                                                                                           不需要
logit、ologit、probit、oprobit	                                                               需要
xtreg	                                                                                       需要
xtreg加re选项构成的随机效应	                                                                   需要
xtreg加fe选项构成的固定效应	                                                                   不需要
其他任意固定效应模型：reghdfe、areg等	                                                           不需要