如何在Stata中回归分类变量-Java 学习之路

我正在尝试进行多项logit，我的自变量是绝对的 . 我有两个分类变量 - 高中学历的 edu1 和大学学历的 edu2 . 变量是虚拟变量（ edu1=1 表示那些具有高中学历的人， edu1=0 没有）我想要结果，以便我可以将结果与拥有大学学位的人进行比较 . 但是，当我执行 mlogit edu* 时，模型会自动在模型中包含 edu1 而不是 edu2 . 有没有办法扭转这种情况并包括 edu2 而不包括 edu 1？

1 回答

除非丢弃常量，否则不能在模型中同时使用两者 . 谷歌“虚拟变量陷阱”，看看为什么 . 这是一个例子：

. webuse sysdsn1, clear
(Health insurance data)

. recode male (0=1) (1=0), gen(female)
(644 differences between male and female)

. mlogit insure male female, nocons nolog

Multinomial logistic regression                   Number of obs   =        616
                                                  Wald chi2(4)    =     149.44
Log likelihood = -553.40712                       Prob > chi2     =     0.0000

------------------------------------------------------------------------------
      insure |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Indemnity    |  (base outcome)
-------------+----------------------------------------------------------------
Prepaid      |
        male |   .3001046   .1703301     1.76   0.078    -.0337363    .6339455
      female |  -.1772065   .0968274    -1.83   0.067    -.3669847    .0125718
-------------+----------------------------------------------------------------
Uninsure     |
        male |  -1.529395   .3059244    -5.00   0.000    -2.128996   -.9297944
      female |  -1.989585   .1884768   -10.56   0.000    -2.358993   -1.620177
------------------------------------------------------------------------------

. mlogit insure male, nolog

Multinomial logistic regression                   Number of obs   =        616
                                                  LR chi2(2)      =       6.38
                                                  Prob > chi2     =     0.0413
Log likelihood = -553.40712                       Pseudo R2       =     0.0057

------------------------------------------------------------------------------
      insure |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Indemnity    |  (base outcome)
-------------+----------------------------------------------------------------
Prepaid      |
        male |    .477311   .1959283     2.44   0.015     .0932987    .8613234
       _cons |  -.1772065   .0968274    -1.83   0.067    -.3669847    .0125718
-------------+----------------------------------------------------------------
Uninsure     |
        male |     .46019   .3593233     1.28   0.200    -.2440708    1.164451
       _cons |  -1.989585   .1884768   -10.56   0.000    -2.358993   -1.620177
------------------------------------------------------------------------------

请注意，在第二个规范中，常数是女性效应，男性变得恒定加上男性系数 . 这与上面没有的常量规范相匹配 .

如果模型中有其他假人，事情会变得复杂一些 . 常量将对应于每组虚拟变量中的所有省略的类别 .

回复于 2024-05-04T01:29:18+08:00

如何在Stata中回归分类变量

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