如果你测试的是H0：β1=0，用的是t-test，如果测两个变量系数是否相等，就是F-test.你的这个结果就是reject null hypothesis under 5% significance level.也就是female beauty is significant from male beauty.

多谢了哈，我想问下如何用t检验而不是F检验来检测两个系数是否相等，因为书上都是用的t检验。

还补充下，是用stata做

哪个书上说两个系数相比较是t检验？

你们都对。

楼主应该在提问时，把stata code一并写上。这样的话，省了大家来猜谜。
当引入interaction term的时候，我们可以采用t检验 （见（1））。

楼主提问时，选用的栗子应该是这里的（2）。




看下面的实例，



use http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/compreg2, clear
sort gender
generate female=.
replace female = 1 if gender == "F"
replace female = 0 if gender == "M"


//(1) use t-test when applying interaction
//The term femht tests the null hypothesis Ho: Bf = Bm.
//The T value is -6.52 and is significant, indicating that the regression coefficient Bf is significantly different from Bm.
generate femht = female*height
regress weight female height femht




//(2) use Wald tests (F or X^2 tests)
regress weight height if gender== "F"
est store m1

regress weight height if gender== "M"
est store m2

suest m1 m2

test [m1_mean]height=[m2_mean]height