Stata回归结果该怎么分析呢？

回归分析是经典的数据分析方法之一，应用范围非常广泛，深受学者们的喜爱。它是研究分析某一变量受到其他变量影响的分析方法，基本思想是以被影响变量为因变量，以影响变量为自变量，研究因变量与自变量之间的因果关系。回归分析通过建立回归方程，使用各自变量来拟合因变量，并可使用回归方程进行预测。

最近很多学生快期末考试了，问我Stata回归结果该怎么分析，我在《Stata统计分析从入门到精通》 杨维忠、张甜 清华大学出版社一书中“6.1.3 最小二乘线性回归分析示例” 的解答可供参考。

本节我们使用数据6。数据6记录的是XX生产制造企业1997－2021年营业利润水平（profit）、固定资产投资（invest）、平均职工人数（labor）、研究开发支出（rd）等数据，如图所示。

下面我们以营业利润水平作为因变量，以固定资产投资、平均职工人数、研究开发支出作为自变量，开展线性回归分析。

我们打开数据文件，在主界面的命令窗口依次输入命令：

regress profit invest labor rd

本命令的含义是以营业利润水平作为因变量，以固定资产投资、平均职工人数、研究开发支出作为自变量，开展线性回归分析（regress命令后面紧邻的第一个变量是因变量，其他所有的变量都是自变量）。分析结果如图所示。

从上述分析结果中可以得到很多信息，可以看出共有25个样本参与了分析（ Number of obs = 25），模型的F值(3, 21) =1650.89，P值（Prob > F）= 0.0000，说明模型整体上是非常显著的。模型的可决系数（R-squared）为0.9958，模型修正的可决系数（Adj R-squared）= 0.9952，说明模型的解释能力是非常高的。

模型的回归方程是：

profit=2.859037*invest+2.6269*labor+3.127479*rd-315.6367

变量invest的系数标准误是0.9396771，t值为3.04，P值为0.006，系数是非常显著的，95%的置信区间为[0.904872,4.813203]。变量labor的系数标准误是0.413203，t值为6.36，P值为0.000，系数是非常显著的，95%的置信区间为[1.767598,3.486203]。变量rd的系数标准误是1.151358，t值为2.72，P值为0.013，系数是非常显著的，95%的置信区间为[0.7330987,5.52186]。常数项的系数标准误是474.8465，t值为-0.66，P值为0.513，系数也是非常显著的，95%的置信区间为[-1303.134,671.8607]。

从上面的分析可以看出固定资产投资、平均职工人数、研究开发支出3个自变量对于因变量的营业利润水平都是正向显著影响，自变量每一单位的增长都会显著引起因变量的增长。

本节内容选自《Stata统计分析从入门到精通》 杨维忠、张甜 清华大学出版社“6.1.3 最小二乘线性回归分析示例” 2022年新书，山东大学陈强教授作序推荐。原书内容更加详细、细致，强烈推荐阅读。

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