在 R 中使用 Welch 的 t 检验进行回归
Regression with Welch's t-test in R
所以我有了这个回归模型
reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
summary(reg)
我得到的总结是在测试 t 检验（estimate/std.error）和每个变量的结果 p 值。有没有办法用不等方差进行 t 检验（Welch 检验），而不是常规的两个样本 t 检验？在我的例子中，Var2 是一个控制变量，所以我想要在控制变量后进行 Welch 的 t 检验。
答案是可靠的标准误差，正如 coffeinjunky 在对我的问题的评论中所建议的那样。
library(lmtest)
library(sandwich)
reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
reg$rse <- vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, reg$rse)
所以我有了这个回归模型
reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
summary(reg)
我得到的总结是在测试 t 检验（estimate/std.error）和每个变量的结果 p 值。有没有办法用不等方差进行 t 检验（Welch 检验），而不是常规的两个样本 t 检验？在我的例子中，Var2 是一个控制变量，所以我想要在控制变量后进行 Welch 的 t 检验。
答案是可靠的标准误差，正如 coffeinjunky 在对我的问题的评论中所建议的那样。
library(lmtest)
library(sandwich)
reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
reg$rse <- vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, reg$rse)