回归之后应该怎么做？

probit y1 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3

. predict yhat1, xb

. probit y2 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3

. predict yhat2, xb


. probit y3 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3、


. predict yhat3, xb


得到三个回归的模型预测值

这是第一个回归结果

但是我想做成和这个文献类似

这些方法的命令有人能给我写一下么，原来都是用的SPSS

看看这个是对的么，怎么是线性的？

还有一个最关键的问题在于，怎么继续下去做，为了达成这个目的   “了进一步分析成员态度对参与行为的影响，本文将成员态度模型中的利益分配、服务供给和管理制度三个变量的   模型预测值  作为参与模型中的关键解释变量，”

predict yhat1, xb  这个命令得出模型预测值，但是做出来的效果不好，但是通过2X2列联表应该是有比较强的关系的，不明白为什么得出来不一样

predict yhat1, xb  这个命令得出模型预测值，但是做出来的效果不好，但是通过2X2列联表应该是有比较强的关系的，不明白为什么得出来不一样

我应该怎么做，把控制变量全都放进去以后，结果反而使核心关键变量不再显著，这怎么办？

probit y1 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3
（得到probit回归1）
. predict yhat1, xb
（得到模型预测值，但是不明白显示的英文为什么是线性值）
. probit y2 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3
（得到probit回归2）
. predict yhat2, xb
（得到模型预测值2）
. probit y3 c1 c2 c3 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 c13 c14 a1 a2 a3、
（得到probit回归2）
. predict yhat3, xb
（得到模型预测值3）
yhat1 yhat2 yhat3得到三个回归的模型预测值——即三个意愿，将之作为关键解释变量放到行为的probit模型回归里面去，本来不加上控制变量挺好，加入控制变量以后 yhat1 yhat2 yhat3 三个都不显著的，这明显是违背了我的文献理论的。