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2019-04-04

今日问题与答案1

对于面板数据,如果我的回归模型是Y=aX1+bX2+cX1*X2+u其中,X1是主假设,X1*X2是交互项,如果a是负值不显著,b是负值5%水平上显著,交乘项c是正值且系数在10%上显著,变量X2对X1对Y的负向影响具有调节作用,在这种情况下,到底是x2对X1的负向作用调节得更弱了(因为符号由负变为正)还是增强了其调节作用(因为显著性由10%以下变为10%以上),希望老师可以做一个总结下调节项显著性和符号判断的问题的专题。感谢老师的回答!

答案:不看显著性看符号,相反则削弱,相同则增强。


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2019-4-4 21:54:19

今日问题与答案2

老师好,我在回归中发现变量之间存在共线性,我想通过去中心化去除共线性,但我的数据太大需要取对数的,我想问下,去中心化是在去取完对数之后实现的吗?还是先去中心化,然后再加一个固定的数值取对数?谢谢老师!

答案:先取对数。


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2019-4-4 21:54:41

今日问题与答案3

老师们好,想咨询一下中介效应的相关问题:

下图是温忠麟中介效应的检验程序:其中,c是X对Y的总效应(total effect),ab是经过中介变量M的中介效应(mediating effect),c'为直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间的关系为:c=c'+ab,中介效应的大小可以表示为c-c'=ab。

1.jpg

我的实证结果如下(第一行为自变量X,第二行为中介变量M):

2.jpg

上表的实证结果表明,由于

3.jpg

所以中介变量M在X与全Y关系中的中介效应显著,其中中介效应与总效应的比值为-0.1447。根据温忠麟的原始文章,若ab为负值,此时中介变量应该是遮掩效应而不再是中介效应了。所以想请问一下关于ab为负值时的结果应该怎样分析中介变量M在X和Y之间的作用,或者是否可

以进一步再做其他的检验和计量步骤,以便对M的遮掩效应做出更合理的解释?谢谢老师!


答案: 遮掩效应的意思就是说没这个中介变量,结果会更大,所以真正导致现在结果的应该是其他中介变量。绑着一只手还把你揍趴下了,你不能说我把你揍趴下是因为我绑着一只手,而是因为我实在太能打了。


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2019-4-4 21:57:27

今日问题与答案4

老师好,我使用分位数回归画图的命令如图。如果不加i.就可以运行;加上i.就报错。我提前生成虚拟变量进行回归,结果还是报错。请问如何解决这个问题?十分感谢!

4.jpg


5.jpg

答案:grqreg不允许i.var,tab x,gen()生成新的变量是可以的。


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2019-4-4 21:57:43
学术指导:张晓峒老师
本期解答人:曹晖老师
编辑:统计小妹
统筹:易仰楠 李丹丹
技术:知我者 赵雅轩
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2019-4-5 21:48:39
谢谢分享,支持一下。
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