分组回归系数比较——费舍尔组合检验结果解读

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

问题：在汇报结果1上以第一个变量（ttl_exp）为例 p-value=0.488,在汇报结果3处，却为三颗星。 请问差异是否显著是看哪个呢？或者是我对汇报结果1的p值解读有误？
请老师批评指正，谢谢！

1. sysuse "nlsw88.dta", clear
   
2. gen agesq = age*age
   
3. drop if race==3
   
4. gen black = 2.race
   
5. global xx "ttl_exp married south hours tenure age agesq"
   
6.        
   
7. *检验
   
8. bdiff, group(black) model(reg wage $xx) reps(1000) detail first
   
9. 
   
10. *汇报结果1
    
11. -Permutaion (1000 times)- Test of Group (black 0 v.s 1) coeficients difference
    
12. 
    
13.    Variables |      b0-b1    Freq     p-value
    
14. -------------+-------------------------------
    
15.      ttl_exp |      0.007     488       0.488
    
16.      married |     -0.824     908       0.092
    
17.        south |      1.411       5       0.005
    
18.        hours |      0.010     338       0.338
    
19.       tenure |     -0.006     509       0.491
    
20.          age |     -1.579     743       0.257
    
21.        agesq |      0.022     228       0.228
    
22.        _cons |     28.051     275       0.275
    
23. ---------------------------------------------
    
24. Ho: b0(ttl_exp) = b1(ttl_exp)
    
25.   Observed difference =  0.007
    
26.     Empirical p-value =  0.488
    
27. --------------------------------------------
    
28.                       (1)             (2)   
    
29.                   black_0         black_1   
    
30. --------------------------------------------
    
31. ttl_exp             0.292***        0.285***
    
32.                    (7.62)          (5.11)   
    
33. married            -0.640**         0.184   
    
34.                   (-2.03)          (0.46)   
    
35. south              -0.897***       -2.309***
    
36.                   (-2.98)         (-5.59)   
    
37. hours              0.0561***       0.0464*  
    
38.                    (4.25)          (1.77)   
    
39. tenure             0.0310          0.0368   
    
40.                    (0.97)          (0.86)   
    
41. age                -0.430           1.149   
    
42.                   (-0.34)          (0.62)   
    
43. agesq             0.00438         -0.0178   
    
44.                    (0.28)         (-0.76)   
    
45. _cons               13.07          -14.98   
    
46.                    (0.53)         (-0.41)   
    
47. --------------------------------------------
    
48. r2                 0.0945           0.144   
    
49. N                    1625             576   
    
50. --------------------------------------------
    
51. t statistics in parentheses
    
52. * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
    
53. 
    
54. Over Time:22 Jul 2020 12:49:23   Time used: 40.704s
    
55. 
    
56. 
    
57. 
    
58. estadd scalar bdiff_ttl_exp  = r(bdiff)
    
59. estadd scalar bdiff_married  = r(bdiff)
    
60. estadd scalar bdiff_south  = r(bdiff)
    
61. estadd scalar bdiff_hours  = r(bdiff)
    
62. estadd scalar bdiff_tenure  = r(bdiff)
    
63. estadd scalar bdiff_age  = r(bdiff)
    
64. estadd scalar bdiff_agesq  = r(bdiff)
    
65. 
    
66.        
    
67. estadd scalar pvalue= r(p)
    
68. est store c1
    
69. *-Report the results
    
70.         esttab c1, mtitle(Non-Union Union Non-Coll Coll) ///
    
71.                b(%6.3f) nogap s(N r2_a bdiff_hours pvalue) ///
    
72.                star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
    
73. 
    
74. *汇报结果2
    
75. ----------------------------
    
76.                       (1)   
    
77.                 Non-Union   
    
78. ----------------------------
    
79. ttl_exp             0.211***
    
80.                    (3.46)   
    
81. married             0.407   
    
82.                    (0.84)   
    
83. south              -1.719***
    
84.                   (-3.65)   
    
85. hours               0.040*  
    
86.                    (1.92)   
    
87. tenure              0.057   
    
88.                    (1.08)   
    
89. age                 1.192   
    
90.                    (0.57)   
    
91. agesq              -0.017   
    
92.                   (-0.65)   
    
93. _cons             -16.232   
    
94.                   (-0.40)   
    
95. ----------------------------
    
96. N                 592.000   
    
97. r2_a                0.074   
    
98. bdiff_hours         0.007   
    
99. pvalue              0.473   
    
100. ----------------------------
     
101. t statistics in parentheses
     
102. * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

复制代码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏8 回帖

关键词：分组回归 系数比较 回归系数 费舍尔 parentheses

急求答案，有前辈知道吗？

就是看你说的p-value，p-value=0.488，说明两个分组样本中beta的值没有显著差异。

刘二狗2333 发表于 2020-7-24 16:37
就是看你说的p-value，p-value=0.488，说明两个分组样本中beta的值没有显著差异。

谢谢回复！   我起初也是这样想的，我看了help文档，first可以将结果通过esttab汇报出来，执行完一波操作后，我才发现这个前后不一致呀，费解。

ok 已解决，  答案：两种均可，是本人理解错误

此问题产生源于   do文档解读不仔细。抱歉占用大家的时间和精力！
正确方法：

1. sysuse "nlsw88.dta", clear
   
2. gen agesq = age*age
   
3. drop if race==3
   
4. gen black = 2.race
   
5. global xx "ttl_exp married south hours tenure age agesq"
   
6. reg wage $xx if black==0
   
7. est store m0       
   
8. reg wage $xx if black==1
   
9. 
   
10. *检验
    
11. bdiff, group(black) model(reg wage $xx) reps(100) detail first
    
12. 
    
13. *汇报结果1
    
14. -Permutaion (100 times)- Test of Group (black 0 v.s 1) coeficients difference
    
15. 
    
16.    Variables |      b0-b1    Freq     p-value
    
17. -------------+-------------------------------
    
18.      ttl_exp |      0.007      38       0.380
    
19.      married |     -0.824      86       0.140
    
20.        south |      1.411       0       0.000
    
21.        hours |      0.010      42       0.420
    
22.       tenure |     -0.006      53       0.470
    
23.          age |     -1.579      87       0.130
    
24.        agesq |      0.022      13       0.130
    
25.        _cons |     28.051      15       0.150
    
26. ---------------------------------------------
    
27. Ho: b0(ttl_exp) = b1(ttl_exp)
    
28.   Observed difference =  0.007
    
29.     Empirical p-value =  0.380
    
30. 
    
31. --------------------------------------------
    
32.                       (1)             (2)   
    
33.                   black_0         black_1   
    
34. --------------------------------------------
    
35. ttl_exp             0.292***        0.285***
    
36.                    (7.62)          (5.11)   
    
37. married            -0.640**         0.184   
    
38.                   (-2.03)          (0.46)   
    
39. south              -0.897***       -2.309***
    
40.                   (-2.98)         (-5.59)   
    
41. hours              0.0561***       0.0464*  
    
42.                    (4.25)          (1.77)   
    
43. tenure             0.0310          0.0368   
    
44.                    (0.97)          (0.86)   
    
45. age                -0.430           1.149   
    
46.                   (-0.34)          (0.62)   
    
47. agesq             0.00438         -0.0178   
    
48.                    (0.28)         (-0.76)   
    
49. _cons               13.07          -14.98   
    
50.                    (0.53)         (-0.41)   
    
51. --------------------------------------------
    
52. r2                 0.0945           0.144   
    
53. N                    1625             576   
    
54. --------------------------------------------
    
55. t statistics in parentheses
    
56. * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
    
57. 
    
58. Over Time:24 Jul 2020 22:01:49   Time used: 2.644s
    
59. 
    
60. 
    
61. 
    
62. 
    
63. estadd scalar bdiff_ttl_exp  = r(bdiff)
    
64. added scalar:
    
65.       e(bdiff_ttl_exp) =  .00657424
    
66. 
    
67. 
    
68. estadd scalar pvalue= r(p)
    
69. added scalar:
    
70.              e(pvalue) =  .38
    
71. 
    
72. est store m1 //这里的m1其实是reg wage $xx if black==1的执行结果，和差异值无关。差异值在汇报结果2的倒数两横)
    
73. 
    
74. *-Report the results
    
75.         esttab m0 m1, mtitle(Non-Union Union) ///
    
76.                b(%6.3f) nogap s(N r2_a bdiff_ttl_exp pvalue) ///
    
77.                star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
    
78. 
    
79. *汇报结果2
    
80. --------------------------------------------
    
81.                       (1)             (2)   
    
82.                 Non-Union           Union   
    
83. --------------------------------------------
    
84. ttl_exp             0.292***        0.268***
    
85.                    (7.62)          (4.38)   
    
86. married            -0.640**        -0.712   
    
87.                   (-2.03)         (-1.49)   
    
88. south              -0.897***       -1.242***
    
89.                   (-2.98)         (-2.66)   
    
90. hours               0.056***        0.066***
    
91.                    (4.25)          (2.83)   
    
92. tenure              0.031           0.104**
    
93.                    (0.97)          (2.09)   
    
94. age                -0.430          -1.653   
    
95.                   (-0.34)         (-0.81)   
    
96. agesq               0.004           0.019   
    
97.                    (0.28)          (0.74)   
    
98. _cons              13.072          37.714   
    
99.                    (0.53)          (0.94)   
    
100. --------------------------------------------
     
101. N                1625.000         592.000   
     
102. r2_a                0.091           0.114   
     
103. bdiff_ttl_~p                        0.007   
     
104. pvalue                              0.380   
     
105. --------------------------------------------
     
106. t statistics in parentheses
     
107. * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

复制代码

请问一下，这经验P值在什么情况下，说明两组的系数是可比较的呀

那请问您的这个结果到底是拒绝原假设还是接受原假设呀，我的结果是单独报告的p值显著，但是两列的那个表里的系数不显著，不知道是什么意思了……

lipan0532 发表于 2020-9-19 17:36
那请问您的这个结果到底是拒绝原假设还是接受原假设呀，我的结果是单独报告的p值显著，但是两列的那个表里的 ...

104行，p>0.1，没有显著差异

mbz3838566 发表于 2020-9-12 22:35
请问一下，这经验P值在什么情况下，说明两组的系数是可比较的呀

p值是看有无显著差异。 是否可以比较请根据文献，就像研究假设的提出需要文献支撑或者说明一样。  个人愚见！ 欢迎批评指导