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2015-11-21
进行logistic回归分析的时候,自变量包括个体水平和地区水平,然后尝试了3种分析的方法:1)logistic回归,不包括地区变量;2)logistic回归,将地区变量作为哑变量纳入;3)xtlogit命令进行分析,xtlogit··· ,i(city) or,city表示不同的地区。分析结果如下:
antechk5rantechk5rantechk5r
b1b2b3
survey21.1911.3491.333
urban3.045***5.781***5.610***
turban0.393***0.202***0.218***
biragegr21.8071.7591.772
biragegr31.8281.8271.832
biragegr41.4841.3971.414
pone1.2261.417*1.405*
ncd0.9130.8310.834
hanmajor0.355***0.456**0.447***
marital1.3421.7621.719
edugr22.1963.081**3.051**
edugr32.2413.208*3.161*
edugr42.3344.190**4.019**
job1.1151.0581.057
incomegr21.3071.408*1.392*
incomegr31.3461.602**1.568*
incomegr41.3241.4181.406
incomegr51.782**1.737*1.741*
cleanwater1.2840.7360.754
hygtoilet0.743*0.8630.85
htimegr0.449***0.452***0.458***
nocover0.559***0.589**0.582**
city24.229***
city30.701
city45.915***
city52.155**
city60.225***
city70.659
city83.944***
city93.060***


上面结果可以看到,xtlogit和将地区变量作为哑变量进行分析得到的结果是很相似的,而它们都与不纳入地区变量的分析结果差别较大。
我想问的是:1)在呈现上述结果的时候,是否应该选择xtlogit的结果,或者是考虑地区变量的结果,而不是没有考虑地区变量的结果,即应用b2和b3,不用b1;2)选择使用b2还是b3是不是有差别呢,b2可以看到各地区之间的具体差异,b3是否可以呢?
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2015-11-22 07:29:44
phwangying 发表于 2015-11-21 23:43
进行logistic回归分析的时候,自变量包括个体水平和地区水平,然后尝试了3种分析的方法:1)logistic回归, ...
建议楼主往这个方向想想,即为什么要在模型中加入地区变量呢?又为什么要用xtlogit命令呢?模型1是暗含的假设是所有地区都一样,所以不用控制。但通过模型2知道,地区间还是有差异的,且有些地区差异显著。所以模型2不管在统计意义上还是经济意义上都比模型1好。此外,看楼主用的命令,建模的数据应该是横截面数据,但楼主用xtlogit这一面板数据命令不知是为何?同理,如果是面板数据,不知为何要用logistic命令。
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2015-11-22 10:53:43
xddlovejiao1314 发表于 2015-11-22 07:29
建议楼主往这个方向想想,即为什么要在模型中加入地区变量呢?又为什么要用xtlogit命令呢?模型1是暗含的 ...
在模型中加入地区变量确实是考虑到不同的地区有所差异。只是,我一开始并没有去考虑数据类型,只把加入地区哑变量和xtlogit作为考虑地区差异的两种方法。横截面数据和面板数据的差异和分析我确实没有弄清楚。谢谢答主的提醒,我回去学习一下。
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2019-3-14 20:41:19
xtlogit是从面板Logit的角度来研究分层模型,这是之前分层模型没有专门的分类因变量的情况下使用的。现在有了专门的分析多水平logit的stata命令:meqrlogit,可以help meqrlogit。对于分类因变量的多水平模型,以下方式都可以实现:meqrlogit, gsem, cmp, xtlogit。感兴趣的可以去比较下结果的区别。
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