1. 邹检验：以分组变量M（0-1虚拟变量）和控制变量X1、X2、X3为例，交互项M*c.Tech_Power的p值显著（如0.035），表明组间系数差异显著。结果汇报时，可在分组回归表中报告P值，并解释检验方法。
2. 似无相关检验(suest)：通过bdiff命令，如图中p值0.0487显著，说明组间有差异。汇报时同样引用吕冰洋等(2022)的格式。
3. 费舍尔组合检验：生成行业或时间虚拟变量后进行，如Tech_Power的p值为0.001，表明显著差异。结果根据连玉君等(2010)或曾嶒和唐松(2023)的建议呈现经验P值和抽样次数。
在实践中，注意可能需要去除个体效应（如i.year和i.industry）以运行suest。同时，参考的学术文献为检验方法提供了理论依据，包括连玉君、廖俊平(2017)，连玉君等人(2010)，曾嶒和唐松(2023)以及吕冰洋等人(2022)的研究。
Stata怎么做组间差异分析?
1. 邹检验：以分组变量M（0-1虚拟变量）和控制变量X1、X2、X3为例，交互项M*c.Tech_Power的p值显著（如0.035），表明组间系数差异显著。结果汇报时，可在分组回归表中报告P值，并解释检验方法。2. 似无相关检验(suest)：通过bdiff命令，如图中p值0.0487显著，说明组间有差异。汇报时同样引用...
Stata:多个变量组间均值\\中位数差异检验
在Stata中，多个变量组间的均值或中位数差异检验可通过官方命令ttest和median，以及外部命令ttable2、ttable3和balancetable实现。这些工具各具特色，但存在局限性，如ttest和median不能批量处理多个变量，结果格式需要手工整理；ttable2支持批量检验但仅限于标准T检验，ttable3增强功能如中位数检验和异方...
组间系数检验方法?
方法一：基于似无相关模型 SUR 的检验。此方法假设白人组与黑人组的干扰项彼此相关。通过分别对白人组和黑人组进行OLS估计后，执行联合估计(GLS)会更有效率。完成SUR估计后，可以对两组之间的系数差异进行检验。相较于第一种方法，基于SUR估计进行组间系数差异检验时，假设条件更为宽松。方法二：Stata实...
【Stata 写论文】分组回归系数差异检验 bdiff
若想探究组间差异，可以考虑引入交乘项。然而，引入交乘项也会使模型变得更加复杂，降低与其他模型的可比性。因此，有时我们仍需采用分组回归的方法。随后，有人专门开发了用于分组回归系数差异检验的方法，如 bdiff：Bootstrap + Permutation 检验用于分组回归系数差异。具体示例如下。从第一个表格的结果可...
分组后的被解释变量差异显著 均值T检验的stata操作
1. 对A变量进行描述性统计，通常使用tab A命令，以了解A的分布情况。2. 通过ttest B, by(A)进行组间均值差异检验。例如，如果B是工资，A是婚姻状况，结果通常会显示每组的均值差异。3. 如果样本方差不相等，需要在ttest命令中添加unequal选项进行非配对样本非同方差的检验，如ttest wage, by(married...
stata组间差异怎么做单边检验
stata组间差异做单边检验：上面左侧的表是用来计算下面数据的，分析过程中基本不用提到右侧从上往下1.Numberofobs是样本容量2.F是模型的F检验值，用来计算下面的P>F3.P>F是模型F检验落在小概率事件区间的概率，你的模型置信水平是0.05，也就是说P>F值如果大于0.05。统计功能 Stata的统计功能很强，...
stata怎样检验两组中间值差异的显著性
中间值差异的显著？ 中间值一般只有一到两个，放一块比较不就行了吗？？如果比较两组数据的差异，就直接reg x y， 然后看常数项，如果常数项显著，那么差异就显著
异质性分析-分组回归系数差异性的检验方法
1. 似不相关回归：通过去中心化或加入个体虚拟变量控制个体效应，可用stata命令`reg y1 reform control_1 control_2 if NSOE_2==1`等操作，然后使用`suest`命令比较两个组别的回归系数，差异显著则说明系数存在差异。2.Chow检验：提供间接证据证明异质性，但无法直接比较系数差异，`chowtest y1 x1 ...
[连玉君专栏]如何检验分组回归后的组间系数差异?
方法 1: 引入交叉项。通过虚拟变量引入交叉项，简单执行并分析。方法 2: SUEST（基于似无相关模型的检验）。假设两组干扰项相关，进行联合估计并检验系数差异。方法 3: 费舍尔组合检验（Fisher's Permutation test）。通过组合检验获得经验样本，构造经验分布并计算经验p值。上述方法在Stata中实现，包括...
Stata实现DID(倍差法)全流程
在研究环境中，探讨环境约谈制度对PM2.5排放量的影响，Stata 16 SE软件平台支持我们执行DID（差异-in-differences）分析。首先，我们需要安装一些必要的外部模块，如asdoc、estout、parmest、coeplot和dpplot，以辅助数据处理和可视化。数据集包含55个地级市的面板数据，从2014年至2018年，以2016年为政策...
