【求助】含虚拟变量方程的显著性问题

下面的模型是研究性别和婚姻状况对工资的影响：Wage=a0 + a1female + a2married + a3female*married +控制变量
其中：female 和 married 是虚拟变量

容易知道：基准组是”未婚男性“ 。而已婚女性与未婚男性（基准组）之间的工资差异=a1+a2+a3

问题1：a1+a2+a3在统计上的显著性该如何判断呢？另外在 STATA中如何输入命令来实现这种判断。
问题2：如何交互项的系数a3在统计上不显著，这应该如何做出合理的解释呢？


我是一个初学者，我觉得显然不能把三个系数的t值加在一起。所以想请教大家，恳请大家的指点。
您的小小指点将会帮初学者的大忙，先谢谢大家！！

你说的是如何检验a1+a2+a3是否显著不为零
试试stata命令：test female+married=-female*married

如果交互项的系数a3在统计上不显著，就说明二者无交互作用，删除交互项重新估计即可。详见https://bbs.pinggu.org/thread-337559-1-1.html

我觉得已婚女性与未婚男性（基准组）之间的工资差异应该就是a3吧？不用和a1 a2 相加吧？求解

对于已婚女性与未婚男性（基准组）之间的工资差异=a1+a2+a3在统计上是否显著，用下面的命令对吗？

test female + married + female*married

关键是这个问题我也不知道标准答案是什么，只是看到一本书上有，就自己思考了一下，书上只给出了两组人工资的差异=a1+a2+a3 ，但是这个差异在统计上是否显著应该如何判断呢？用什么样的命令可以在STATA中实现呢？恳请大家的回答，先谢谢大家！！

这个问题我也不知道答案是什么？书上只是说明了两组人之间的工资差异=a1+a2+a3，但是如何判断统计上的显著性却没说，自己思考了一下，但拿不准。所以，请大家指点迷津，在这里先谢谢大家~~

sysuse auto,clear

reg price rep78 foreign c.rep78#i.foreign
test rep78+ foreign+1.foreign#c.rep78=0



. sysuse auto,clear
(1978 Automobile Data)

.
. reg price rep78 foreign c.rep78#i.foreign

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      69
-------------+------------------------------           F(  3,    65) =    0.13
       Model |  3541309.46     3  1180436.49           Prob > F      =  0.9395
    Residual |   573255649    65  8819317.68           R-squared     =  0.0061
-------------+------------------------------           Adj R-squared = -0.0397
       Total |   576796959    68  8482308.22           Root MSE      =  2969.7

---------------------------------------------------------------------------------
          price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
----------------+----------------------------------------------------------------
          rep78 |  -73.56917   517.1275    -0.14   0.887    -1106.344    959.2058
        foreign |  -2717.657   4335.068    -0.63   0.533    -11375.39    5940.072
                |
foreign#c.rep78 |
             1  |   630.3747   1060.592     0.59   0.554    -1487.773    2748.522
                |
          _cons |    6401.49   1619.897     3.95   0.000     3166.332    9636.649
---------------------------------------------------------------------------------

. test rep78+ foreign+1.foreign#c.rep78=0

( 1)  rep78 + foreign + 1.foreign#c.rep78 = 0

       F(  1,    65) =    0.38
            Prob > F =    0.5400

sysuse auto,clear

replace rep78=(rep78>3)

rename price   wage
rename foreign female
rename rep78   married

reg wage female married c.female#c.married
test female+ married +c.female#c.married=0




. sysuse auto,clear
(1978 Automobile Data)

.
. replace rep78=(rep78>3)
(74 real changes made)

.
. rename price   wage

. rename foreign female

. rename rep78   married

.
.
. reg wage female married c.female#c.married

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      74
-------------+------------------------------           F(  3,    70) =    0.77
       Model |  20408212.1     3  6802737.37           Prob > F      =  0.5120
    Residual |   614657184    70  8780816.91           R-squared     =  0.0321
-------------+------------------------------           Adj R-squared = -0.0093
       Total |   635065396    73  8699525.97           Root MSE      =  2963.2

------------------------------------------------------------------------------------
              wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------------+----------------------------------------------------------------
            female |  -1529.739   1778.836    -0.86   0.393    -5077.516    2018.038
           married |  -991.4054   907.0321    -1.09   0.278    -2800.424     817.613
                   |
c.female#c.married |   2793.107   2052.266     1.36   0.178    -1300.008    6886.222
                   |
             _cons |   6358.405   487.1544    13.05   0.000     5386.807    7330.004
------------------------------------------------------------------------------------

.
. test female+ married +c.female#c.married=0

( 1)  female + married + c.female#c.married = 0

       F(  1,    70) =    0.11
            Prob > F =    0.7460