试了suest，似乎不行。求解答

顶一顶，同问

在Stata中执行多元logit (mlogit) 回归并比较不同组别的系数差异时，可以通过交互项和假设检验来实现。下面是一个基本的步骤：

首先，确保你的数据已经被分为了两组，并且你已经创建了一个指示变量（dummy variable）来标识这两组。比如说，我们把这个二元变量命名为`group`，取值为0或1。

然后，在mlogit命令中，你可以添加与`group`交互项，这样就可以估计每个组别的独立效应了。比如你的模型可能是这样的：

```
mlogit y x1 x2 i.group##c.x3, baseoutcome(0)
```

这里`y`是你的多元因变量（取值为0, 1或2），`x1`, `x2`和`x3`是预测变量，而`i.group`创建了一个虚拟变量来表示分组信息。使用`##`操作符会自动地创建交互项。

在估计后，你可以利用Stata的test命令对不同组别之间的系数差异进行检验：

```
test _b[group#c.x3] = 0
```

这里的`_b[group#c.x3]`指的是`group`和`x3`交互项的系数。如果你想要比较`group=1`与`group=0`在某个特定结果类别上的系数差异，你可能需要稍微调整上面的命令以适应你的具体模型。

如果回归模型中包含多个预测变量，并且你想对所有这些变量的组别差异进行检验，你可以使用下面这样的命令：

```
test [outcome=1]_b[group#c.x1] = 0
test [outcome=1]_b[group#c.x2] = 0
test [outcome=1]_b[group#c.x3] = 0

// 如果有需要也可以对所有变量的差异进行联合检验
test ([outcome=1]_b[group#c.x1] = 0) ( [outcome=1]_b[group#c.x2] = 0 ) ( [outcome=1]_b[group#c.x3] = 0 )
```

请注意，你需要根据你的具体模型和变量名称来调整上述命令中的`x1`, `x2`, `x3`等。同时，`[outcome=1]`需要替换成你想要检验的因变量结果类别的索引（例如如果比较与组别相关的系数差异对结果为2的情况的影响，则改为`[outcome=2]_b[]`）。

通过这种方式，你可以逐一对每个预测变量和结果类别进行比较。这将帮助你理解在分组后模型参数是否发生了显著变化。

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