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怎样加控制变量
xulc432
36943 10
2014-12-22
我的数据时面板数据，数量很大。Y是被解释变量，X是解释变量
做回归的时候发现，x对Y回归时，p值为0，是显著的


我是一个一个加的控制变量，有的控制变量加上后X的p值增大，变的不显著，这个控制变量是不是就不用加了呢？

请大侠们给予指点
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Sat丶殇
2014-12-22 23:33:57
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表示从最不显著的变量开始剔除，也可以用pe，表示从最显著的变量开始纳入。而显著性则决定哪些变量是会被最终模型采用的。希望能帮到楼主～
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xulc432
2014-12-23 09:06:48
Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...
谢谢你的回答，但这样做有一个问题是容易把我的解释变量删了，很苦恼啊
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xulc432
2014-12-23 09:15:12
Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...
有没有办法在保障我的解释变量X是显著性的基础上加控制变量呢。我的意思是本来X是显著的，加了某个控制变量以后p值突然变得很大
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xulc432
2014-12-23 09:17:51
Sat丶殇 发表于 2014-12-22 23:33
楼主可以尝试一下逐步回归 sw reg，将所有自变量都扔进去。
例如sw reg y x1 x2 x3…xn，pr（显著性）
pr表 ...
有没有办法在保障我的解释变量X是显著性的基础上加控制变量呢。我的意思是本来X是显著的，加了某个控制变量以后p值突然变得很大
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Sat丶殇
2014-12-23 09:22:58
逐步回归有个很大的弊端就是删除变量，其实有些变量单独解释时是不显著的，但是两个变量放在一起解释，他们是联合显著的，这时候即使单独变量不显著，模型也应该包含这两个变量。
例如：reg y x1 x2 x3 x4 回归后x3和x4都是不显著的，test x3 x4 后，这两个变量存在联合显著，那模型就应该包含这两个解释变量。
关于变量的刷选，是一件很麻烦的事情，要结合考虑单独显著性，联合显著，可觉系数（R平方，越大越好），模型F值（越大越好），AIC系数（越小越好）等等。所以不可能一两条代码就把变量确定下来了，楼主多尝试一下吧，我也是一步一步摸索出来的。
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