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19457 29
2011-12-10

满意度Y

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf.

年龄X1

-0.0026701

0.004

-0.64

0.52

-0.0108131

0.0054728

党员身份X2

-0.1111284

0.138

-0.81

0.421

-0.381672

0.1594152

文化程度X3

-0.1142098

0.055

-2.08

0.038

-0.2219477

-0.0064718

家庭人口X4

-0.0448749

0.028

-1.58

0.114

-0.1004577

0.010708

是否经济开发区X5

-0.4066431

0.148

-2.75

0.006

-0.6966213

-0.1166649

/cut1 |

2.01478

0.398

 

 

1.23498

2.794581

/cut2 |

3.5806

0.404

2.788662

4.372537

/cut3 |

5.464882

0.417

4.648496

6.281268

/cut4 |

7.267031

0.432

 

 

6.420535

8.113526


在做一个满意度的影响因素分析,最满意的=5,最不满意的=1,这是有序logit回归得出的结论,请问,如何对系数进行解释?系数的正负代表什么含义?如何计算标准化系数?(限于篇幅,这里所列的仅是其中的个别自变量)另外,控制变量和自变量处理方法一样么?还是说控制变量是当成虚拟变量来处理的?太多的论文,越看越看不懂,不知道哪个说法是正确的,故求教于论坛高手。
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2011-12-10 10:57:28
国内的期刊越看越让人困惑,对于同一个模型的解释可谓众说纷纭,并且相互矛盾,请推荐Logit方面的书籍,自学。
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2011-12-10 10:59:52
Iteration 0:        log likelihood = -2493.        3622                "Number        of obs"        "=1604"
Iteration 1:        log likelihood = -2094.        9274                "LR chi        2(22)"        "=835.02"
Iteration 2:        log likelihood = -2075.        8995                "Prob >        chi2"        "=0"
Iteration 3:        log likelihood = -2075.        8506                "Pseudo        R2"        "=0.1674"
Iteration 4:        log likelihood = -2075.        8506                       
这是表头部分
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2011-12-10 11:12:12
同求相关书籍
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2011-12-10 11:17:17
对了,关于系数的解释问题楼主可以看看伍德里奇的计量经济学导论,第四版的第七章中的最后7.5的内容,虽然书上设计的只是二值的问题,但是推广结论并不困难
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2011-12-10 11:19:03
直接回归出来的,系数表示的是解释变量变化一个单位,对潜变量的影响程度。
如果要想得出解释变量变化一个单位对报告的各个满意度(从1到5)的概率的影响,则需要进一步计算,stata 里用mfx命令。算出来的结果,符号与上面直接回归出来的系数符号不完全一致。

这类研究,一些人要么直接OLS,那么系数就可以直接解释了。但把满意度当基数看,多少有些不合适。但国外很多人也这么做。一些人用了有序响应模型,但也直接解释,但说是解释变量对潜变量的影响,没有继续算各解释变量对各满意度概率的边际影响,不够严谨。比如何立新和潘春阳在今年《管理世界》9期以及《经济评论》(忘了哪一期了)上就是这么解释的。

不当之处,请指正。
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