如何在etable中显示（多）估计的权重与系数p值

问题说明 #

我需要将多个回归估计结果整合到etable()表格中。使用summary()查看单个估计时，能获取系数的p值及所用权重；但使用etable()无论是单个还是多个估计，这两项信息都无法直接看到。我已经知道用fitstat=可以添加N、IVF、R²等统计量，用coefstat=能添加t统计量或置信区间，但不清楚如何显示p值和权重。

示例对比：
执行以下代码时：

summary(feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df), vcov = "hetero")

能得到Weights: n以及fit_x的Pr(>|t|)；但执行：

etable(feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df), vcov = "hetero")

就看不到权重和p值。

可复现数据代码：

i <- c("a","a","a","a","b","b","b","b","c","c","c","c","d","d","d","d")
t <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4)
y <- rnorm(16)
x <- rnorm(16)
z <- rnorm(16)
n <- c(2,2,2,2,1,1,1,1,6,6,6,6,8,8,8,8)
df <- data.frame(i,t,y,x,z,n)

解决方法 #

1. 显示系数p值 #

直接使用coefstat="pvalue"参数即可让etable()显示每个系数对应的p值，还能通过coefstat_format指定显示格式（比如保留三位小数）：

etable(feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df), vcov = "hetero",
       coefstat = "pvalue", coefstat_format = "%.3f")

如果想同时展示系数和p值（比如把p值放在系数后的括号里），可以自定义统计量函数并传给coefstat：

# 自定义函数，返回"系数(p值)"格式的字符串
my_coef_stat <- function(model_stats) {
  p_val <- pnorm(abs(model_stats$stat), lower.tail = FALSE) * 2
  sprintf("%.3f (%.3f)", model_stats$estimate, p_val)
}

etable(feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df), vcov = "hetero",
       coefstat = my_coef_stat)

2. 显示权重信息 #

要在表格底部添加权重说明，通过fitstat参数自定义统计量函数，提取模型中的权重变量名：

# 自定义函数，提取模型的权重信息
get_weight_detail <- function(model) {
  if (!is.null(model$weights)) {
    paste("Weights:", deparse(model$weights[[2]]))
  } else {
    "No weights applied"
  }
}

etable(feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df), vcov = "hetero",
       coefstat = "pvalue", coefstat_format = "%.3f",
       fitstat = list("Weight Info" = get_weight_detail, "Observations" = "nobs", "R²" = "r2"))

多模型整合示例 #

如果要同时展示多个模型的结果，上述方法同样适用：

# 拟合两个不同模型
model1 <- feols(y ~ 0 | i + t | x ~ z, weights = ~n, df)
model2 <- feols(y ~ x | i + t, weights = ~n, df)

# 生成包含p值和权重的整合表格
etable(model1, model2, vcov = "hetero",
       coefstat = "pvalue", coefstat_format = "%.3f",
       fitstat = list("Weight Info" = get_weight_detail, "Observations" = "nobs"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam