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我有一系列线性模型，我想报告每个模型的标准化系数。但是，当我在 stargazer 中打印模型时，看起来 stargazer 会自动打印标准化系数的重要性星，就好像它们是非标准化系数一样。您可以在下面看到差异是如何出现的。

根据非标准化值打印重要性星在统计上是否错误？这是如何在观星者中完成的？谢谢！

#load libraries
library(stargazer)
library(lm.beta)
#fake data
var1<-rnorm(100, mean=10, sd=5)
var2<-rnorm(100, mean=5, sd=2)
var3<-rnorm(100, mean=2, sd=3)
var4<-rnorm(100, mean=5, sd=1)
df<-data.frame(var1, var2, var3, var4)
#model with unstandardized betas
model1<-lm(var1~var2+var3+var4, data=df)
#Standardized betas
model1.beta<-lm.beta(model1)
#print
stargazer(model1, model1.beta, type='text')
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Stargazer不会自动知道它应该在第二个模型中寻找标准化系数。lm.beta只需将标准化系数添加到lm.object. 所以它仍然是lm.object，所以它像往常一样提取系数（从model1.beta$coefficients. 使用coef =参数来指定要使用的特定系数：coef = list(model1$coefficients, model1.beta$standardized.coefficients)

> stargazer(model1, model1.beta, 
            coef = list(model1$coefficients, 
            model1.beta$standardized.coefficients),
            type='text')

==========================================================
                                  Dependent variable:     
                              ----------------------------
                                          var1            
                                   (1)            (2)     
----------------------------------------------------------
var2                              0.135          0.048    
                                 (0.296)        (0.296)   

var3                              -0.088        -0.044    
                                 (0.205)        (0.205)   

var4                              -0.190        -0.030    
                                 (0.667)        (0.667)   

Constant                         10.195**        0.000    
                                 (4.082)        (4.082)   

----------------------------------------------------------
Observations                       100            100     
R2                                0.006          0.006    
Adjusted R2                       -0.025        -0.025    
Residual Std. Error (df = 96)     5.748          5.748    
F Statistic (df = 3; 96)          0.205          0.205    
==========================================================
Note:                          *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
于 2017-02-06T23:02:25.040 回答