stata怎么看显著性？

在Stata中,可以通过以下方法查看回归分析中各变量的显著性:

1. p值法。回归结果中,每个自变量对应的是p值,通常表示为P>|t|。p值越小,表示该自变量与因变量的相关性越显著。一般来说,p<0.01表示非常显著,p<0.05表示显著,p>0.1表示不显著。

2. t值法。回归结果中,每个自变量对应的t值也可以判断显著性。t值的绝对值越大,表示相关性越显著。t>2或t<-2表示显著,t>3或t<-3表示非常显著。

3. 置信区间法。对每个自变量构建95%或99%的置信区间,判断0是否在此区间内。如果0不在区间内,表示该变量与因变量的相关性显著。

4. F值法。回归结果的F值对应一个p值,用于检验所有自变量与因变量是否相关联。F值越大,p值越小,表示相关性越显著。一般F>10且p<0.01表示非常显著,F>5且p<0.05表示显著。

5. R-squared法。回归结果的R-squared值表示模型的解释力,值越大,相关性越显著。R-squared值一般>0.5表示显著。

另外,Stata结果中每个自变量左边会标注*, **或***。其中*:p<0.1,**:p<0.05,***:p<0.01,表示不同程度的显著性。

在Stata回归分析中,通过上述多种方法综合判断,可以比较准确地检验变量之间的相关性是否显著。这在统计学推断和结论中具有重要作用。需要注意的是,上述方法判断的显著性水平会受样本容量的影响。

以上是Stata查看显著性的主要方法,如有任何不清楚的地方,欢迎提出。我将尽量详细解释。