做分组回归,应该如何比较回归系数?

如题所述

以下回答的两个公式为基础:女生组:y1=a1+b1x+c1z; 男生组:y2=a2+b2x+c2z。1. 比较两个回归系数之间差别的公式为:(b1-b2)/se12,其中b1和b2是被比较的回归系,se12是两者的Join Standard Error(联合标准误差),其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布(其中n是样本量、k是原来的自变量数,本案中为x和c两个)。2. 在SPSS(其实是任何OLS回归)中,你如果将男女分成两个样本分布做回归,可以得到b1和b2,但得不到联合标准误差se12(因为b1和b2出现在不同的模型中),所以无法用到上述公式。3. SEM(包括AMOS)是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性,这种方法在OLS回归中并不适用。同时,SEM的这种做法是有代价的:它将一个总样本分成两个小样本,其结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力),从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。4.更合理的方法是男女不分组、保留在同一样本内,将性别转换成dummy变量,再生成性别与你想比较的自变量(如X)的交互变量(如X*性别),也就是说,将你的公式1(或公式2)中改成:Y = a + bX + cZ + dS +eSX + fSZ其中S是性别(假定男=0、女=1),SX是性别与X的交互变量、SZ是性别与Z的交互变量。如果男女在S上的取值(即0和1)代人该公式,就可以分解成以下两个公式(注意:样本还是一个):女生组(S=1):Y = a + bX + cZ + d1 +e1X + f1Z = (a+d) + (b+e)X + (c+f)Z男生组(S=0):Y = a + bX + cZ + d0 + e0X + f0Z = a + bX + cZ如果d是显著的(即男女本身之差别),就说明女生在Y上的截距(即平均值)比男生高d个单位;如果e是显著的(即性别对X与Y之关系的影响),就说明女生的X斜率比男生大e个单位;如果f是显著的(即性别对Z与Y之关系的影响),就说明女生的Z斜率比男生大f个单位。
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分组回归检验调节方法
选择【计量经济研究】--【分组回归】分别将薪水、福利、同事关系三项放入X框;学历放入分组项,工作忠诚度放入Y框。点击开始分析。(1)分组回归模型 (2)回归系数差异检验 如果回归系数的差异显著,则在不同学历情况下,X对Y的影响幅度有显著性差异。即说明学历在X对Y的影响中起到了调节作用。

[连玉君专栏]如何检验分组回归后的组间系数差异?
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【Stata 写论文】分组回归系数差异检验 bdiff
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如何用spss计算分配的回归系数
1,用spss进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3(从大到小)的r的平方和,相减就是解释率。2,设置哑变量。通常在回归分析时,如果是二分类变量可以直接当作连续性变量进行回归,而多分类时,则需要设置哑变量,即将每个类别转换成0,1的编码来表示,因此这里求相关系数时。也可以采用类似的...

Stata中如何对回归分析结果进行解读?
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: 获取分组回归系数的三种方式
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