是的，问了其他朋友，一样的答复，谢谢

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那当用的是聚类稳健标准误，还能用回归值/聚类稳健标准误=T值，来看显著性程度吗？但是自己这样计算的显著性程度和电脑输出的显著性程度有区别

我看有的帖子说标准差比上观测数的平方根就是标准误，，好没头绪啊

在统计分析和回归分析中，t值（t-score）和标准误（Standard Error, SE）是两个非常重要但含义不同的概念。

1. **标准误（SE）**：标准误是用来衡量样本统计量（如样本均值）的估计值与总体真实参数（如总体均值）之间估计的标准偏差。简单来说，它反映的是样本统计量作为总体参数估计时的不确定性或者可靠度。标准误的大小可以反映估计量的精确度，标准误越小，表示样本统计量作为总体参数估计的可信度越高。

2. **t值**：在回归分析中，t值是用来衡量某个变量的系数是否显著不为0的统计量。它是通过将估计的系数（比如回归系数）减去其假设值（通常是0，表示这个变量对因变量没有影响），然后除以该系数的标准误来计算的。公式为：\[ t = \frac{估计系数 - 假设值}{标准误} \]。t值越大，表示拒绝原假设（即该变量系数为0）的证据越强，也就是说该变量对因变量的影响越显著。

**区别**：

- **含义不同**：标准误是衡量估计量精确度的指标，而t值是用来测试假设（通常是检验某个变量的系数是否显著不为0）的统计量。
- **作用不同**：标准误用于反映估计的可靠性或精确度；t值主要用于假设检验，判断变量的系数是否在统计上显著。
- **计算方式不同**：标准误是基于样本数据的波动性计算出的衡量估计量稳定性的指标；t值则是基于标准误和假设值来计算的，目的是为了做统计推断。

在报告回归分析结果时，标准误可以告诉我们系数估计的精确度，而t值可以告诉我们这些估计在统计上是否显著。两者都是非常重要的统计量，但侧重点和用途不同。

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