Page 246 - 《社会》2015年第4期

Ｌｏ ｇ ｉｓｔｉｃ 模型的系数比较问题及解决策略：一个综述

不同，但纳入交互项之后，模型 犗２ 的方差方程中的同期群系数变得不
显著了。比较模型 犗２ 和模型 犉２ 中的系数，可以发现当考虑同期群的
残差变异问题后，父母亲的职业变量都没有什么变化，最大的变化在于
同期群变量和同期群与母亲职业的交互项。这是否表明加入交互项之
后不存在残差变异问题了呢？这时需要考虑哪个模型最好地呈现了数
据的情况，即进行模型选择。模型检验的指标都倾向于 犗犌犔犕 简化模
型 犗１ 。从模型卡方来看，模型 犉２ 和 犗２ 分别比模型 犗１ 多 １ 个和 ２ 个
自由度，但是卡方增加值却很小，都不显著。就 犅犐犆 而言，模型 犗１ 的
犅犐犆 值比模型 犉１ 和 犗２ 要低不少。因此， 犗犌犔犕 简化模型 犗１ 是最好
的，它表明在控制残差变异之后，母亲职业与同期群变量不存在显著的
交互效应，而同期群之间存在显著差异。
所以，在实际分析中，应该遵循威廉姆斯（ 犠犻犾犾犻犪犿狊 ， ２００９ ）的建议，即
同时估计没有控制异方差和控制异方差的模型，比较两者的结果是否存
在差异，并进行模型选择。而更重要的则是探究这种异方差产生的原
因，这有利于我们加深对研究主题的理解，甚或打开一个新的解释路径。

五、小结

本文简述了 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型的系数比较问题，并介绍了学者提出的
五种解决策略。由于存在未被观测到的异质性及相应的标尺改变问
题， 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型的模型间系数比较和组间系数比较不同于线性回归，
不能像线性回归那样进行简单的直接差异比较。其他的 犔狅 犵 犻狋 模型和
犘狉狅犫犻狋 模型存在的问题和解决策略都和本文所介绍的内容基本相同，
读者可参考推广。
表 ５ ：二分因变量系数比较不同方法的估计效果
体现 模型间 群体／样本间 犛狋犪狋犪
非线性 比较 比较 相关命令
发生比率（ 狅犱犱狊狉犪狋犻狅 ） 是 否 否 犾狅 犵 犻狊狋犻犮 ， 犾狅 犵 犻狋
狔 标准化 是 是 否 犾犻狊狋犮狅犲犳

犓犎犅 分解 是 是 否 犽犺犫
异质选择模型（ 犎犆犕 ） 是 否 是 狅 犵 犾犿
平均偏效应（ 犃犘犈 ） 是 犪 是 是 犿犪狉 犵 犲犳犳
线性概率模型（ 犔犘犕 ） 否 是 是 狉犲 犵 狉犲狊狊
注： １．犪 ：需在不同的点取值才能体现非线性；
２． 本表部分内容来自穆德（ 犕狅狅犱 ， ２０１０ ： ８０ ）的表 ６ 。
表 ５ 列举了二分因变量模型中系数比较的 ６ 种方法，其中发生比

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