Question

我正在进行逻辑回归并用stargazer报告结果。我注意到当我应用apply.coef = OR选项时（以便报告优势比），显着地报告了显着性星 - 在某些情况下没有星而不是三星，有时在那里有星星不应该。例如;

stargazer(basic.logit.model, 
      type="html",
      apply.coef = OR,
      column.labels = c("Base"),
      dep.var.labels.include = FALSE,
      digits=2, out=("basic_model_only.htm"))

产量

X   0.33
(0.23)
Constant    0.03
(0.11)
Observations    6,532
Log Likelihood  -552.64
Akaike Inf. Crit.   1,109.28
Note:   *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

并且没有apply-coef选项，结果为：

X  -1.10***
(0.23)
Constant    -3.68***
(0.11)
Observations    6,532
Log Likelihood  -552.64
Akaike Inf. Crit.   1,109.28
Note:   *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

我错过了什么？

Answer 1

通常您应该努力提供一个最小的工作示例，以便我们可以重现您的结果 - 在这种情况下，拥有数据和用于生成basic.logit.model的代码会很棒。

对于您的问题，apply.coef仅转换您的系数，而不是结果显示的标准错误。 stargazer使用这些未转换的SE计算显着性水平，这导致非显着系数。

为避免这种情况，请使用p参数为stargazer提供自定义p值（来自原始模型的p值）。

这应该对你有用

p.values <- list(summary(basic.logit.model)$coefficients[,4]

stargazer(basic.logit.model, 
  type="html",
  apply.coef = OR,
  p = p.values,
  column.labels = c("Base"),
  dep.var.labels.include = FALSE,
  digits=2, out=("basic_model_only.htm"))

Answer 2

在上述情况下，t统计信息也将是错误的：

相反，无需重新计算t-stats和p-values，注视星舰要简单得多：

stargazer(basic.logit.model, apply.coef = exp, t.auto=F, p.auto=F)

另外，请注意，除非进行调整，否则您的标准错误和置信区间将是错误的。

对于配置项，它非常简单：

stargazer(basic.logit.model, apply.coef = exp, apply.ci = exp, t.auto=F, p.auto=F, ci = T)

如果要报告标准错误，则不能使用apply.se = exp选项。

有关如何操作，请参见以下帖子： Odds ratios instead of logits in stargazer() LaTeX output

用于报告logit中的比值比的Stargazer报告错误的重要星

2 个答案: