¿Cómo hacer pruebas de robustez en stata?
Prueba de robustez
La prueba de robustez se refiere a la estabilidad del modelo. El modelo es estable cuando se utilizan varias formas. Los elementos que deberían ser significativos siguen siendo significativos y los elementos que lo son. no significativos todavía no lo son. Generalmente, se recomienda considerar agregar variables de control en la regresión lineal y comparar la estabilidad del modelo sin agregar variables de control. Por supuesto, también puede utilizar una variedad de métodos de investigación, como regresión lineal, regresión por pasos, regresión jerárquica, etc. El método prueba si la importancia de la misma variable cambia. Si es estable en cualquier caso o cambia raramente, significa que el modelo es robusto. La robustez examina la solidez de la teoría y las capacidades explicativas variables. Esto significa que cuando los supuestos o las condiciones cambian, la teoría y las variables todavía tienen un poder explicativo estable para un determinado tema o fenómeno.
Métodos para pruebas de robustez
Generalmente, si se establece la estabilidad del modelo, se probará. El método se explica a continuación:
Dividir el. muestra
Por ejemplo, si hay hombres y mujeres por género, haga un grupo por separado. Si la comparación antes y después muestra que la importancia de la variable independiente no ha cambiado, entonces es robusta. de lo contrario no lo es.
Cambiar los métodos de investigación
Por ejemplo, utilizando regresión lineal, regresión por pasos, regresión jerárquica, etc., se pueden utilizar varios métodos para probar si la importancia de la misma variable ha cambiado. Si la importancia de la variable no ha cambiado, es robusta; en caso contrario, no lo es.
Reemplazar variables
Por ejemplo, la variable dependiente del estudio es la posibilidad de emprender, y se utiliza otra variable dependiente con significado similar para realizar experimentos separados si se compara antes y. después descubre que la importancia de la variable independiente no ha cambiado, entonces Robusto, de lo contrario no ha cambiado.
Si se deben colocar variables de control
Por ejemplo, si hay variables de control en el modelo, como edad, sexo y otras variables demográficas, si la comparación antes y después encuentra que La significancia de las variables independientes no ha cambiado, es robusta, de lo contrario no lo ha hecho.
SPSSAU da un ejemplo para realizar pruebas de robustez
Antecedentes: Estudia el impacto de la información de los ejecutivos y los activos del tamaño corporativo en la inversión en I+D. La información de los ejecutivos incluye la edad promedio, la altura y la edad de los ejecutivos. Duración promedio de los gerentes (días), educación ejecutiva promedio y número de equipos de alta dirección. Consulte la siguiente tabla para obtener explicaciones específicas de los términos. Este caso utiliza principalmente la regresión SPSSAU para analizar el impacto de la información ejecutiva y los activos a escala corporativa en la I+D. inversión. Para interpretar los resultados, primero procese los datos recopilados.
La descripción de robustez de este caso se verifica utilizando "si colocar variables de control", y el análisis y comparación entre colocar variables de control y no colocar variables de control (la variable de control en este caso es año):
El nivel educativo promedio de los altos ejecutivos, el número de equipos de alta dirección y el tamaño de los activos de la empresa (yuanes) tendrán un impacto positivo significativo en la inversión en I+D (yuanes). Y la edad promedio de los altos ejecutivos tendrá un impacto negativo significativo en la inversión en I+D (yuanes). Sin embargo, la permanencia media de los altos ejecutivos (días) no tiene impacto en la inversión en I+D (yuanes). En resumen, se puede ver que la comparación antes y después muestra que la significancia de las variables independientes no ha cambiado y el modelo es robusto.