模型设定完全一致，被解释变量衡量不一致，可以比较系数大小么？

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问题一:<br>
模型一：y1=a1*x+控制变量<br>
模型二：y2=b1*x+控制变量<br>
面板数据，其中模型一、二中的x与控制变量都是相同的，模型设定一致，y1、y2是不同的衡量指标，如何使用STATA比较两个系数a1与b1的大小呢？具体的命令是什么呢？<br>
如果直接分别回归y1与x，y2与x，得出系数a1，b1，能直接比较a1和b1的大小么？若a1＞b1，能直接说x对y1的影响＞x对y2的影响么？
问题二:<br>
模型:y=a1*x1+a2*x2+a3*x3+控制变量<br>
面板数据，回归后能直接比较a1，a2，a3的大小么?
问题三:<br>
模型一：y=a1*x1+控制变量<br>
模型二：y=a2*x2+控制变量<br>
面板数据，其中模型一、二中的Y与控制变量都是相同的，X1、X2是两个不同的连续变量，如何使用STATA比较两个a1与a2的大小呢？<br>
具体的命令是什么呢？
恳请各位大神不吝赐教~~~~~~~~<br>

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关键词：解释变量 Stata 控制变量 面板数据 如何使用

问题一  可以采用标准化系数来看一下大小  其余的问题，主要点在于 系数的大小会受到变量单位的影响，通常直接比较是没有什么意义的。可以比较一下是否影响显著性不同，或者在一个式子里，看一下标准化系数，然后分析对于被解释变量的影响

wdlbcj 发表于 2021-5-25 20:02
问题一  可以采用标准化系数来看一下大小  其余的问题，主要点在于 系数的大小会受到变量单位的影响，通常 ...

十分感谢！<br>
请问问题一这种比较标准化系数，有无啥权威文献可以参考下哈

个人理解，问题一应该无法比较系数大小，即便标准化也没什么意义，因为被解释变量已经发生改变，模型都变了，含义也变了，标准化系数比较仅在统一模型中其他变量不变的情况下，比较两个解释变量相对于同一个被解释变量影响的大小；问题二所有系数都在同一个模型中，应该可以比较

靠不会吧 发表于 2021-5-26 08:38
个人理解，问题一应该无法比较系数大小，即便标准化也没什么意义，因为被解释变量已经发生改变，模型都变了 ...

问题一是这样，x，模型啥都一样，y换了指标衡量(同一方面的不同衡量指标，就像对y进行了分类)，想对比下x对y1，x对y2，哪个影响更大？<br>
请问有什么方法推荐么?

木女子亭夕 发表于 2021-5-26 00:45
十分感谢！
请问问题一这种比较标准化系数，有无啥权威文献可以参考下哈

重新考虑了问题一，确实是没什么比较的意义。

木女子亭夕 发表于 2021-5-26 12:38
问题一是这样，x，模型啥都一样，y换了指标衡量(同一方面的不同衡量指标，就像对y进行了分类)，想对比下x ...

如果无法构建一个统一模型的话，应该是无法估计X对Y1、Y2的影响，可能的思路：建立中介模型，即X影响Y1、Y1影响Y2，X—Y1—Y2, X—Y2，间接考察；另一种是否可以考虑X与Y1、Y2的相关性大小，采用典型相关分析，或是SEM模型，构建隐性变量Y，由显变量Y1、Y2共同表示，然后通过路径系数考察X与Y1、Y2的相关性

楼主，请问您的问题2解决了吗？如果X1、X2、X3量纲相同，那么是不是可以直接比较显著性和系数的大小呢？

个人认为，根据黄河泉老师的这个考试资料的第五题解答，问题2应该也是要进行检验的，而不能直接对比系数大小。

你好，请问问题1最后是如何解决的呢？xiexie