为什么用不同的交互指令做出来的结果有差异？

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请教各位：

如题，我分别用了三种交互指令对两个自变量a2022和rural做交互，为何交互的结果有差异呢？说明什么？

谢谢！

1、xi：i.a2022*i.rural
                            coef.         std. Err.      t        P>|t|   [95% conf.  interval]

_Ia2022_1	.0788755	.1641699	0.48	0.631	-.2434036	.4011545
_Irural_1	-.4517703	.303656	-1.49	0.137	-1.047872	.1443315
_Ia20Xrur_~1	.1830922	.3539682	0.52	0.605	-.5117764	.8779608

2、a2022#rural

a2022#rural
0 1	-.4517703	.303656	-1.49	0.137	-1.047872	.1443315
1 0	.0788755	.1641699	0.48	0.631	-.2434036	.4011545
1 1	-.1898026	.2035583	-0.93	0.351	-.5894043	.2097991

3、gen a2022rural=a2022*rural

a2022rural

-.1901757

.1768726

-1.08

0.283

-.5373896

.1570382

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关键词：Interval Rural inter Inte Std 自变量

help fvvarlist

因为ANOVA的假设（hypotheses）与regression的假设是不一样的。参见：

http://www.stata.com/support/faq ... eting-coefficients/

谢谢了！不过您给的网页怎么打不开

jingleqq 发表于 2013-10-15 20:05
谢谢了！不过您给的网页怎么打不开

我把那个网页转成pdf了，希望对你有帮助。
Why does the p-value for a term in ANOVA not agree with the p-value for the coef.pdf (240.03 KB)

2013-10-16 00:04:09 上传

非常非常感谢！我自己昨晚查阅了一些文献和资料，都没有相关解释，似乎都认为几种交互指令可以替换使用。很困惑到底该选择哪一种交互指令合适

jingleqq 发表于 2013-10-16 08:36
非常非常感谢！我自己昨晚查阅了一些文献和资料，都没有相关解释，似乎都认为几种交互指令可以替换使用。很 ...

在运行时，可以通过edit同时观察生成的数据，如果
变量是一样的，不可能结果不一样的。
要不提供你运行的数据，让别人试下就知道啦。

hh_回归数据3.zip (6.13 MB) 本附件包括：

• hh_回归数据3.dta

2013-10-16 13:30:22 上传

111

1. regress logg1018 a2000 labor2 children retire hh_income house houseloan e2002 c7001 savings a2003 age a2012 a2015 a2024 f2021 work a3003 workyear worktime f1001 f2001 f3001 cinsurance region a2022rural[pweight=swgt]


2. xi: regress logg1018 a2000 labor2 children retire hh_income house houseloan e2002 c7001 savings a2003 age a2012 a2015 a2024 f2021 work a3003 workyear worktime f1001 f2001 f3001 cinsurance region i.rural*a2022[pweight=swgt]

3. regress logg1018 a2000 labor2 children retire hh_income house houseloan e2002 c7001 savings a2003 age a2012 a2015 a2024 f2021 work a3003 workyear worktime f1001 f2001 f3001 cinsurance region a2022#rural[pweight=swgt]

附件中是原始数据，另外是三种交互指令，不知道是不是我的交互指令使用不当：）

被解释变量是“家庭旅游支出”，其它都是影响“家庭旅游支出”的解释变量。我做回归的目的，除了想看哪些因素对家庭旅游支出产生影响外，更想了解“城镇居民和农村居民之间的旅游支出是否存在差异（即农村居民是否可以被视为一个独立的旅游消费群体？）”。我认为“户籍”和“居住地”都可以作为划分城乡居民身份的变量，之前分别对“户籍”和“居住地”做了回归，结果显示，“户籍”对旅游支出的影响不显著，“居住地”的影响很显著。在此基础上，又想进一步对“户籍”和“居住地”进行交互。