因为2018年的子女最高学历变量有很多缺失值，查看了问卷之后发现是因为又出现了预先储存好的变量，很大可能是因为上一次调查中已经记录了该变量的内容，所以就到2015年的数据中去找，确实2015年中的缺失值只有很少一部分，于是对最高学历这个变量进行处理，删除了所有孩子的最高学历都小于7的样本，剩下了4204个样本。
没有删除子女最高学历缺失值的情况下跑基本回归：
然后试了试把最高学历为中专的设为1，其余设为0，不显著。然后把缺失值也设为0，直接不出结果了。
然后试了试把最高学历小于7的删掉，再把最高学历大于7的设为0（保留缺失值）：
然后再把最高学历为中专的设为1，再跑了一遍模型，发现没有变化：
啊
下次可以先试试其他几个孩子，不过大概率也不行。还可以通过叠加14年、15年的数据来增加样本量，切记叠加之前要先给现在的数据加时间变量。
