stata 哑变量显著性明确， 对应原数据显著性不明显

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求赐教：应导师要求设置了两个回归模型， 如下所示

一：Y = α1 + α2 DummyX1 + α3 X2+α4 X3 + α5 X4 + α6 X5 + ei

二：Y = α1 + α2 X1 + α3 X2 + α4 X3 + α5 X4 + α6 X5 + ei

区别为一个做 X1 的哑变量，另一模型使用 X1 的原数据。

回归结果显示哑变量在不同情况下都显著 但是原数据在不同情况下时而显著时而不显著。（不同情况为完整的样本 和样本中取小样本， 且分别对应不同的时间段）

这种情况如果解释分析？

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关键词：Stata tata 哑变量 Dummy 回归结果

一勺布丁吖 发表于 2017-8-22 07:52
求赐教：应导师要求设置了两个回归模型， 如下所示
一：Y = α1 + α2 DummyX1 + α3 X2+α4 X3 + α5 X4  ...

可能的原因在于原始变量处理为哑变量时分界的标准，以及你所说的样本所代表总体的差别。祝好运～

xddlovejiao1314 发表于 2017-8-22 08:17
可能的原因在于原始变量处理为哑变量时分界的标准，以及你所说的样本所代表总体的差别。祝好运～

感谢。哑变量分界标准是大于零的都设为1，等于零设为0，无负值情况。是不是这个变量不为零相对为零的时候在模型中有显著影响， 但是原始变量本身显著性要随具体情况？
原始变量的显著概率大概只有四成 且没有规律，在论文中不知道该如何论述分析这个点，请问有何建议可以赐教吗？ 这个模型是否算得上有效呢？谢谢

一勺布丁吖 发表于 2017-8-22 19:12
感谢。哑变量分界标准是大于零的都设为1，等于零设为0，无负值情况。是不是这个变量不为零相对为零的时候 ...

你的这个变量应该是含有大量0的右偏态分布数据，这种数据如果直接纳入模型可能使得模型存在异方差，导致结果不稳健。所以处理为虚拟变量是一种相对比较好的方式了。祝好运~

xddlovejiao1314 发表于 2017-8-23 09:07
你的这个变量应该是含有大量0的右偏态分布数据，这种数据如果直接纳入模型可能使得模型存在异方差，导致结 ...

感谢， 该变量确实是偏度接近30的右偏态分布数据， 0数据不算特别多 比例接近10%。 会参考您的建议再进行分析。 谢谢