全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 Stata专版
6961 7
2009-07-10
一个1500个观测值的样本,
回归后,要研究的自变量X1与因变量Y之间成显著正相关关系(p<0.05)
但是,当根据gender分成两组(男组500,女组1000个样本)、同时回归时,男、女两组中X1和Y间的关系都变得不显著了,(p=0.11和0.22)  ,回归系数符号不变、大小变化也
这个应该怎么解释呢?是观测值变少的后果?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2009-7-11 00:01:31
THIS MEANS THE GENDER VARIABLE IS A MIXTURE VARIABLE WHICH CAN YIELD MIXTURE EFFECT, HENCE YOU CAN EXPLAIN THAT THE GENDER IS QUITE IMPORTANT FOR THE Y VARIABLE. ALSO YOU CAN USE COVARIANCE METHOD TO SOLVE YOU PROBLEM
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-7-11 08:12:09
爱萌 :

对不起,我原文打错了,应该是分组后估计系数变化“不大”,我原来给打成了“变化大”。您能再看一下么? 谢谢!
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-7-11 10:41:36
3# sqzdk


statistical power. 假设population effect 不变,分组后statistical power只有原来的2/3 和1/3。结果不显著很正常。你分组前也是刚刚显著。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-7-11 18:16:36
4# spoonshen

谢谢!

这是不是表示gender这一项对于我所关注的自变量x1 和因变量之间的关系并多大没有影响呢?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-7-18 20:23:03
1000或几百个数据,p值0.1左右已经不错了,可以称之为“显著”。 the larger sample ,the larger power of rejection。建议保留这个变量。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群