stata怀特检验结果p值怎么看

Question

如题所述

Answer 1

在Stata中进行怀特（White）检验时，主要目的是检验回归模型是否存在异方差性。怀特检验的结果主要包括两个关键部分：卡方统计量和对应的P值。
- **卡方统计量（Chi-square statistic）**：这个统计量用来度量残差的平方和与残差平方和的平均值之间的差异是否显著。卡方统计量的值越小，表明异方差性越不明显。

- **P值（P-value）**：P值是指在零假设（即数据满足同方差性）下，观察到的卡方统计量或更极端值出现的概率。如果P值小于显著性水平（通常是0.05或0.01），那么我们就拒绝零假设，认为数据存在异方差性。
在查看怀特检验的结果时，你应该关注以下几个方面：
1. **卡方统计量的值**：卡方统计量的数值越大，表明异方差性的问题可能越严重。

2. **自由度（Degrees of freedom）**：自由度通常与回归模型中使用的滞后项数有关，它影响卡方统计量的分布。
3. **P值的大小**：如果P值很小（例如，小于0.05），这意味着在零假设为真的情况下观察到这样的卡方统计量的概率很低，因此我们有足够的证据拒绝零假设，认为数据存在异方差性。
4. **对应的概率（Prob > chi2）**：这个概率通常是在给定自由度下，卡方分布的临界值大于观察到的卡方统计量的概率。如果这个概率很小（通常小于0.05），那么我们就认为异方差性是显著的。
简而言之，Stata怀特检验的P值帮助我们判断模型是否存在异方差性。如果P值小于显著性水平（如0.05），则我们有足够的证据拒绝同方差性的零假设，认为模型存在异方差。反之，如果P值大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为模型满足同方差性。