在Stata中执行交互项回归分析后,解读回归结果主要关注以下几个方面:系数(Coefficient)、标准误(Standard Error)、t值(t-statistic)和p值(p-value)。下面将详细解释如何查看和解读这些结果。 1. 系数(Coefficient) 主效应系数:表示自变量对因变量的直接影响。例如,如果模型中有一个自变量X1和一个因变量Y,X1的系数表...
- **P值（P-value）**：P值是指在零假设（即数据满足同方差性）下，观察到的卡方统计量或更极端值出现的概率。如果P值小于显著性水平（通常是0.05或0.01），那么我们就拒绝零假设，认为数据存在异方差性。在查看怀特检验的结果时，你应该关注以下几个方面：1. **卡方统计量的值**：卡方统计量...
P-value 是probability function算出来的，用stata不必再在意他怎么算的，直接读数就好 1%5%10%不是显著水平，是置信区间 后面的四个等级叫显著水平 p<0.01, strong evidence to reject the null, therefore accept the alternative 0.01<p<0.05, have evidence to ...0.05<p<0.1, mild evide...
- Z-statistic（Z统计量）和p-value（p值）：当自变量是比例或比率数据时，Stata会报告Z统计量和p值。
不用算，p-value即为结果输出里面的 P>|t|
需要准备的工具：电脑，stataSE 15。1、首先生成一个自变量和一个因变量。2、点击Statistics|linear model and related|linear菜单。3、在弹出的regress中设置相关变量，然后再点确定。4、在结果界面中，_cons为.5205279表示回归截距，说明回归方程具有统计学意义。5、在弹出的avplot/avplots中，选择“all ...
这里拒绝和没拒绝看p-value是否小于0.05,备择假设是我们想要证明的假设,原假设是与备择假设相反的假设。p-value小于0.05,拒绝原假设,接受备择假设,即存在空间自相关性。不懂可以先继续,后面有补充这块内容。反正你知道lm检验是初步检验是否存在空间自相关的。 则说明模型是有空间自相关性的,选择空间自相关模型是合理...
3个问题。您老师要求的p我理解的是p-value，这个outreg2中可以直接加入缩写pvalue实现在系数下显示p值...
这个可以用SPSS统计，根据你的描述自变量应该是果蝇的性别（雌还是雄），因变量应该是寿命，自变量是名义变量，因变量是连续变量，所以用单因素方差分析就可以得出结果了。。。另外，在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出bai，并把P值放在后面用括号括起du。