在多元线性回归中，自变量对因变量的影响程度通常通过系数（coefficient）及其标准误差（standard error）来衡量。以下是一些方法：

1. **系数大小**：虽然不能直接比较系数的绝对大小来判断影响程度，但可以相对比较同一模型中不同自变量的系数。系数越大，表示该自变量对因变量的影响越强。但是请注意，这必须在控制其他自变量的情况下进行。

2. **t值或z值**：系数除以其标准误差得到t值（对于小样本）或z值（对于大样本）。这个值越大，说明自变量的影响越显著。通常，如果t值或z值的绝对值大于1.96（对应于双侧检验的0.05显著性水平），则认为影响是显著的。

3. **P值**：这是检验零假设（系数为0）时被拒绝的概率。P值越小，表明自变量对因变量的影响越显著。通常，我们用0.05或0.01作为显著性阈值。

4. **R改变量**（ΔR）：如果在逐步回归或其他模型比较中，可以计算添加一个自变量后R的增加量来衡量其对整体模型拟合度的贡献。这能反映该自变量解释因变量变异性的一部分。

在Stata中，你可以使用`estat ic`命令查看R和AIC/BIC等统计量，以及`estat pvalues`或`test`命令来获取P值。对于t值，直接查看回归输出结果即可。例如：

```stata
regress y x1 x2 x3, robust
```

这将运行一个多元线性回归，并显示所有系数、标准误差、t值和P值。如果想查看R的改变量，可以使用`stepwise`或`enter`命令逐步添加自变量。

希望这些信息能对你有所帮助！如果你有更多具体问题，请继续提问。

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