问题可能很菜鸟,请不要见笑。在很多情况下,我们需要比较不同变量的影响力大小。我在文献中看到有两种方法可以比较不同变量的影响力大小,第一种方法就是直接比较变量系数的大小,第二种方法是比较模型拟合度变化的大小(即和基准模型比较后的△R2或△χ2)。请问,这两种方法是不是都可以适用?是否还有其他方法?
如果模型分为以下三种情况,又该如何比较不同变量的影响力大小?
情况1:两个线性变量的比较,例如模型为:y=β0+β1x1+β2x2,如何比较x1、x2的影响力大小?
情况2:两个变量的比较,其中一个变量或两个变量都是非线性关系,例如模型为y=β0+β1x1+β2x2+β3x22,如何比较x1、x2的影响力大小?
情况3:两个变量组的比较,如模型为y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4,如何比较变量组(x1+x2)、(x3+x4)的影响力大小?
这些在Stata中又如何实现?