描述性统计和回归结果不一致是否有影响

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小白求助：
楼主先做了个ttest，结果显示我关注的两组数据并没有显著差别（我的自变量是哑变量，所以直接分成两组）
diff = mean(0) - mean(1)                                      t =   0.1181
Ho: diff = 0                                     degrees of freedom =      514

    Ha: diff < 0                 Ha: diff != 0                 Ha: diff > 0
Pr(T < t) = 0.5470         Pr(|T| > |t|) = 0.9060          Pr(T > t) = 0.4530

但是以该哑变量作为自变量放到模型中，自变量又显著了，求问这样是合理的吗？是不是因为其他控制变量的影响？
在此先谢过了～

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关键词：描述性统计 回归结果 描述性 统计和 Freedom 统计 影响

求问这样是合理的吗？

好像没什么不合理的

是不是因为其他控制变量的影响？

应该多半是的

夏目贵志 发表于 2016-4-12 05:31
好像没什么不合理的

应该多半是的

好的，谢谢你！

Christy-lou 发表于 2016-4-12 17:18
好的，谢谢你！

本来多变量和单变量的模型结果就不一定会相同的。如果每次都一样的话何必还要多元回归模型，直接两两求相关系数就好了。这个基本上是一个道理。

夏目贵志 发表于 2016-4-12 21:06
本来多变量和单变量的模型结果就不一定会相同的。如果每次都一样的话何必还要多元回归模型，直接两两求相 ...

只是一般不是认为描述性统计是基础，比如t检验，只有当我观察的两组通过t检验看出有显著的差别，才有必要进行后续的回归吗？如果两组数据的t检验已经表明了这两组数没有差别，那为啥还要进行回归分析呢？

Christy-lou 发表于 2016-4-12 22:18
只是一般不是认为描述性统计是基础，比如t检验，只有当我观察的两组通过t检验看出有显著的差别，才有必要 ...

因为你的回归模型看的是conditional expectations，你控制的变量不同，结果自然就有差异。直接检验(或者求相关系数)的时候是没有控制别的变量的。且还不说检验本来就不是100%正确，而且你的数据也不一定满足检验的各种假定条件。