Включение стандартизованных коэффициентов в таблицу звездочета

У меня есть серия линейных моделей, и я хотел бы сообщить стандартизованные коэффициенты для каждой. Однако, когда я печатаю модели в stargazer, похоже, что stargazer автоматически печатает звезды значимости для стандартизованных коэффициентов, как если бы они были нестандартизированными коэффициентами. Вы можете увидеть, как проявляются различия ниже.

Является ли статистически неправильным печатать звезды значимости на основе нестандартных значений? Как это делается в Stargazer? Спасибо!

#load libraries
library(stargazer)
library(lm.beta)
#fake data
var1<-rnorm(100, mean=10, sd=5)
var2<-rnorm(100, mean=5, sd=2)
var3<-rnorm(100, mean=2, sd=3)
var4<-rnorm(100, mean=5, sd=1)
df<-data.frame(var1, var2, var3, var4)
#model with unstandardized betas
model1<-lm(var1~var2+var3+var4, data=df)
#Standardized betas
model1.beta<-lm.beta(model1)
#print
stargazer(model1, model1.beta, type='text')

r stargazer standardized significance
person spindoctor    schedule 06.02.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Stargazer автоматически не знает, что ему следует искать стандартизованные коэффициенты во второй модели. lm.beta просто добавьте стандартные коэффициенты к lm.object. Таким образом, это все еще lm.object, поэтому он извлекает коэффициенты как обычно (из model1.beta$coefficients. Используйте аргумент coef =, чтобы указать конкретные коэффициенты, которые вы хотите использовать: coef = list(model1$coefficients, model1.beta$standardized.coefficients)

> stargazer(model1, model1.beta, 
            coef = list(model1$coefficients, 
            model1.beta$standardized.coefficients),
            type='text')

==========================================================
                                  Dependent variable:     
                              ----------------------------
                                          var1            
                                   (1)            (2)     
----------------------------------------------------------
var2                              0.135          0.048    
                                 (0.296)        (0.296)   

var3                              -0.088        -0.044    
                                 (0.205)        (0.205)   

var4                              -0.190        -0.030    
                                 (0.667)        (0.667)   

Constant                         10.195**        0.000    
                                 (4.082)        (4.082)   

----------------------------------------------------------
Observations                       100            100     
R2                                0.006          0.006    
Adjusted R2                       -0.025        -0.025    
Residual Std. Error (df = 96)     5.748          5.748    
F Statistic (df = 3; 96)          0.205          0.205    
==========================================================
Note:                          *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
person paqmo    schedule 06.02.2017