使用brant命令，如果你的stata上没有安装这个程序，建议用spss做吧，等效的

您知道R语言怎么做的吗？

这个真不知道，不会R

谢谢拉哈

在有序Logit模型中，回归系数和边际效应系数的符号看似矛盾可能是因为两者的含义和解释方式不同。

1. **回归系数（Beta）**：这个系数表示自变量每增加一个单位时，对数几率(log-odds)变化的程度。如果回归系数为正，则说明随着自变量的增加，被观察结果类别向更高的类别移动的可能性增加；若为负，则可能性减少。

2. **边际效应**：边际效应是指自变量改变一单位时，预测概率的具体变化量。边际效应可以是正或负，取决于特定场景下对数几率转化成概率后的影响方向。对于有序Logit模型而言，由于它涉及多个分类结果，边际效应会具体到每一对比较类别（比如“类别1 vs 类别2”）上的概率变化。

**符号相反的原因：**
- 举例来说，如果回归系数为正，这意味着随着自变量的增加，较高的类别被选择的可能性在对数几率尺度上增加了。但在转化成概率后，并不是说所有较高类别的预测概率都会同时增加，而是某个特定较高类别相对于较低级别的类别有更高的可能性被选中，这可能意味着某些中间或较低级别类别的预测概率会降低。
- 反过来，在边际效应计算中看到符号相反的情况，则是因为在从对数几率到概率的转换过程中，对某一个别结果类别的预测概率增加可能会以其他类别预测概率减少为代价。因此，尽管回归系数显示自变量与特定较高级别选择的可能性成正相关，但就某个更低级别的具体边际效应而言，其变化可能表现为负值。

**通过平行线检验**：有序Logit模型的一个重要假设是比例奇异性（即平行线假设），它表明对数几率函数的斜率对于所有类别是一致的。如果模型通过了平行线检验，这意呀着模型结构合理地反映了数据特性，尽管回归系数与边际效应的符号对比可能会令人混淆。

总之，回归系数和边际效应之间的关系是复杂的，并不直截了当地表示因果影响的方向。理解两者背后的数学逻辑对于正确解释有序Logit模型的结果至关重要。

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