用于报告 logit 中的优势比的 Stargazer 报告错误的显着性恒星

Question

我是运行逻辑回归并用 stargazer 报告结果。我注意到当我应用 apply.coef = OR 选项（以便报告优势比）时，重要的星星被错误地报告 - 在某些情况下没有星星而不是三颗，有时有星星当不应该的时候。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

没有应用系数选项，结果是：

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

一般来说，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，最好有数据和您用来生成 basic.logit.model.[=14= 的代码]

对于您的问题，apply.coef 仅转换您的系数，而不转换结果显示的标准误差。 stargazer 使用这些未转换的 SE 计算显着性水平，从而产生非显着系数。

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

这应该适合你

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

在上面的例子中，t-stats也是错误的：

相反，不重新计算 t-stats 和 p-values 的 stargazer 就简单多了，如下所示：

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

另外请注意，除非您进行调整，否则您的标准误差和置信区间将是错误的。

对于 CI，这很简单：

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。

请参阅以下 post 了解如何操作： Odds ratios instead of logits in stargazer() LaTeX output

用于报告 logit 中的优势比的 Stargazer 报告错误的显着性恒星

Stargazer for reporting odds ratios in logit report wrong significance stars

r

stargazer

logistic-regression