我有一些国家多年的面板数据。一些人在18岁时接受治疗，从那时起，每个18岁的人都受到治疗。

例如：在2000年，第一个18岁的人接受了治疗，在2002年，他们在2002年才20岁：

age\year 1999    2000    2001    2002
18       z       x       x       x
19       z       z       x       x
20       z       z       z       x

因此，我想比较接受治疗（x）和未经治疗（y）的个体。

我可以使用以下代码将所有x与所有y进行比较：

data$dummy = ifelse(data$age <= 18 & data$year == 2000 |
                    data$age <= 19 & data$year == 2001 |
                    data$age <= 20 & data$year == 2002,1,0)

df <- lm(y ~ dummy,data = data)
summary(df)

但是我想将18的所有x与18的y进行比较。我尝试过：

data$age18    <- (data$age <= 18)
data$year2000 = ifelse(data$year >= 2000,0)
data$age19    <- (data$age <= 19 & data$age > 18) 
data$year2001 = ifelse(data$year >= 2001,0)
data$age20    <- (data$age <= 20 & data$age > 19) 
data$year2002 = ifelse(data$year >= 2002,0)

df <- lm(y ~ age18:year2000 + age19:year2001 + age20:year2002,data = data)
summary(df)

但是在输出中，我得到了有线系数：

(intercept)
age18FASLE:year2000
age18TRUE:year2000
age19FALSE:year2001
age19TRUE:year2001
age20FALSE:year2002
age20TRUE:year2002

还有另一种方法比较年龄组中的子组吗？谢谢！