Stargazer 中標准化/非標准化系數的不同意義

Question

我已經使用對大型數據集執行了多元線性回歸

m1 <- lm(y ~ x + x1 + x2..., dataset)

使用 lm.beta 添加標准化 beta 系數

m1_stnd <- lm.beta(m1)

並使用 stargazer 將結果制成表格

library(stargazer)
stargazer(m1, m1_stnd, coef = list(m1$coefficients,m1_stnd$standardized.coefficients), 
type = "text", digits = 3, covariate labels = c("labels", "labels2", "labels3",...), 
title = "Title", out = "m1_reg.htm")

output 給了我兩列系數，但是，其中一些的顯着性值不同，當標准化不標准化時，非標准化通常顯着

               Unstandardized     Standardized
Gender (Male)      -0.125***          -0.010
                   (0.048)            (0.048)

這篇文章的答案： 在觀星表中包含標准化系數僅對常數顯示相同的內容（他們不評論它），而我的許多變量都有它。

為什么會發生這種情況，它是我的代碼中的錯誤還是在統計上有效？ 我看不出標准化應該如何改變重要性。

謝謝！

Answer 1

Stargazer正在使用未標准化的系數來確定標准化的重要性，因為您沒有另外說明。 您需要添加另一行，詳細說明要使用的p值：

p = list (coef(summary(m1))[,4], coef(summary(m1))[,4]) ：

完整的方法調用如下所示：

stargazer(m1, m1_stnd, coef = list(m1$coefficients, m1_stnd$standardized.coefficients),
p = list (coef(summary(m1))[,4], coef(summary(m1))[,4]), 
type = "text",
digits = 3,
covariate labels = c("labels", "labels2", "labels3",...),
title = "Title",
out = "m1_reg.htm")

Answer 2

是的，您需要添加另一行，詳細說明要使用的 p 值，如已建議的那樣。 但是，正確的列是 5，而不是 4（lm.beta 摘要中的第 4 列是 t 值），因此：

p = list (coef(summary(m1))[,5], coef(summary(m1))[,5])