交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手! - 第22页 - Stata专版

2019-8-22 21:20:54

黄老师您好，我有个问题想要请教您。对于工具变量的选择要求是要高度相关，那么这个高度相关的标准在哪？相关系数必须在0.5以上吗？还是只要相关性显著就可以？我找了两个工具变量，他们对解释变量的相关系数都是0.17左右，但是都是显著的，显著性一个为0.06，一个为0.008.这样的两个工具变量是合适的吗？

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黃河泉

2019-8-23 07:42:26

CFXXSTB 发表于 2019-8-22 21:20
黄老师您好，我有个问题想要请教您。对于工具变量的选择要求是要高度相关，那么这个高度相关的标准在哪？相 ...

请用 F 检定 (或许你要考虑 weak instrument test as well)。

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CFXXSTB

2019-8-23 20:03:40

黃河泉发表于 2019-8-23 07:42
请用 F 检定 (或许你要考虑 weak instrument test as well)。

好的，谢谢黄老师

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榴莲留恋mj

2019-9-4 13:01:05

黃河泉发表于 2017-3-15 10:51
只是初稿，心里还想改善一点（以后再加入非线性之情况，例如 probit/logit），请提供意见！谢谢！

黄老师您好，想问下，如果是在普通的线性模型中加入了交互项，若交互项都显著，
那么之后的模型是线性的还是非线性的呢？
我的想法：开始我认为还是线性的，但是仔细想，一个自变量的偏导随着另一个自变量会发生变化，
那么这样是不是就不是线性模型了呢？

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黃河泉

2019-9-4 15:12:10

榴莲留恋mj 发表于 2019-9-4 13:01
黄老师您好，想问下，如果是在普通的线性模型中加入了交互项，若交互项都显著，
那么之后的模型是线性的 ...

线性 (回归是针对系数而言)！

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Houbiyao

2019-9-4 17:36:38

看了黄老师分享的资料太有帮助了，非常感谢老师！
这里想请教黄老师两个问题，
1.我做交互效应分析，Y被解释变量，K和L为解释变量，R为调节变量，如果模型中分别加入K*R和L*R交互项，则每个交互项都是显著的，但如果两个交互项同时加入模型，则只有L*R交互项是显著的，K*R交互项不显著，那么我应该怎么选择呢？
2.用interflex命令画出的图中线两边的阴影区域怎么解释呢？图示是我的两个图。

期待老师的回复，再次感谢老师！{:3_52:}

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cola_uncle

2019-9-6 09:06:34

多谢了，受用。。。

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黃河泉

2019-9-6 09:15:15

Houbiyao 发表于 2019-9-4 17:36
看了黄老师分享的资料太有帮助了，非常感谢老师！
这里想请教黄老师两个问题，
1.我做交互效应分析，Y被解 ...

1. 这个问题取决于你到底要做什么 (经济意义与理由？)？我无法评论！2. 应该是 95% 置信区间！

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写完论文就毕业

2019-9-14 11:46:14

谢谢老师

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榴莲留恋mj

2019-9-26 21:18:24

黃河泉发表于 2019-9-4 15:12
线性 (回归是针对系数而言)！

好的谢谢老师

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老中医吃烤鸭

2019-10-12 21:04:32

老师您好，我看了您的有关交互项的讲义。现在遇到一个问题，但是仍不明白。
在回归一中只有x4显著，其他三个都不显著。在回归2中交互项全部显著，x4依然显著，但是此时X1X2X3都变显著了。

在回归三中X2X3又不显著了。另外如果我在交互项中，对X1X2X3也去中心化的化，与回归三的显著性结果一样。
在我的这个模型中交互项比较重要，X1X2X3显著与否无关紧要。
在这种情况下，是否应该使用去中心化的结果？回归2的结果是否是不稳健的？为什么？

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