楼主: tanxiaoyan123
1738 2

[数据管理求助] 想问一下大家,stata中如何区分 交叉项X=变量1*变量2与X=group(变量1,变量2) [推广有奖]

  • 4关注
  • 0粉丝

已卖:43份资源

博士生

51%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
2243 个
通用积分
7.6227
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
3166 点
帖子
101
精华
0
在线时间
503 小时
注册时间
2018-6-1
最后登录
2025-6-2

楼主
tanxiaoyan123 发表于 2021-7-28 20:20:51 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
想问一下大家,stata中如何区分 交叉项X=变量1*变量2与X=group(变量1,变量2),这2种都是固定效应吗?有什么区别呢?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:Group Stata tata 交叉项 固定效应

沙发
不啻天地 学生认证  发表于 2021-8-6 09:19:27
        谢邀,说下个人理解。第一种交叉项属于调节做法,第二种group属于分组回归。其实调节变量和以某变量进行分组本质上有相似之处。都是探讨一种情景对自变量与因变量关系的影响,区别主要在于:1、调节做法是放入交叉项,样本总数不变,分组根据某变量特征将原样本分割为2个以上样本,再对各个样本分别进行回归;2、调节关注交叉项的正负和显著性,即是否存在调节效应,正向或负向调节,但对一些特殊调节情况不容易判断。分组关注的是分组后不同组别自变量的正负和显著性变化,观察上更为直观。比如将变量A分组为高A组和低A组,自变量在高A组不显著,在低A组正显著,自变量在高A组负显著,在低A组正显著,自变量在高A和低A组都正显著但高A组系数小于低A组,以上三种分组情况如果做调节,都只会显示变量A具有负向调节。3、调节对调节变量要求较低,连续变量,类别变量,虚拟变量都可以(即使是1和0),但分组要分割样本,对样本数量要求较高,分组数也不宜过多(一般2-4)。
       至于二者是否都是固定效应其实没有要求,在GLS、logit、负二项等模型中同样适用,横截面数据也可以。
       以上仅个人看法,仅供参考。

藤椅
June酒儿 发表于 2021-8-16 20:23:55
只做过交互项 没做过您说的这个 抱歉没能回答您的问题

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群
GMT+8, 2026-1-8 04:59