在 R 中使用 Welch t 检验进行回归 [关闭]答案

【问题标题】：Regression with Welch's t-test in R [closed]在 R 中使用 Welch t 检验进行回归 [关闭]
【发布时间】：2016-09-01 15:23:07
【问题描述】：

所以我有这个回归模型

reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
summary(reg)

我得到的总结是在测试 t 检验 (estimate/std.error) 和每个变量的结果 p 值。有没有办法用不等方差（韦尔奇检验）进行 t 检验，而不是常规的两个样本 t 检验？在我的情况下 Var2 是一个控制变量，所以我想要在控制一个变量后进行 Welch 的 t 检验。

【问题讨论】：

这个问题很难回答。 “双样本 t 检验”听起来像是在回归环境之外进行的标准 t 检验，但“控制变量”表示回归。在第一种情况下，我想到了 Frisch-Waugh-Lovell 定理，尽管我不确定它是否适用于此。在第二种情况下，看看所谓的“稳健标准误差”，它允许您获得对异方差稳健的 t 检验。无论哪种情况，这似乎更多地是关于统计数据而不是实际编程。如果您对后者有困难，请发布公式，我们可以帮助您进行计算。
感谢您的意见。稳健的标准错误正是我想要的！
在这种情况下，请看这里：stackoverflow.com/questions/37528990/…
是的，就是这样。再次感谢您。

【解决方案1】：

答案是可靠的标准错误，正如 coffeinjunky 在对我的问题的评论中所建议的那样。

library(lmtest)
library(sandwich)
reg <-lm(NominalVar~Var1+Var2)
reg$rse <- vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, reg$rse)

【讨论】：