为何ggpredict()未输出稳健标准误？

这是因为稳健标准误（比如HC1）不会改变模型的系数点估计，只会修正系数的标准误、p值这类统计推断指标。而ggpredict计算的预测值（点估计）是用模型的原始系数算出来的，所以不管你有没有指定vcov_fun和vcov_type，预测值的点结果肯定和原模型完全一致。

那你设置的vcov_fun = "vcovHC", vcov_type = "HC1"是用来干嘛的？其实是让ggpredict计算预测值的置信区间/标准误时用稳健方法，而不是模型默认的标准误。你需要对比的是预测结果里的置信区间上下限，而不是点估计值。

举个实际代码例子验证：

# 加载所需包
library(ggeffects)
library(lmtest)
library(sandwich)
library(stargazer)

# 拟合基础glm模型
reg <- glm(am ~ mpg, data = mtcars, family = binomial)

# 原始模型的预测结果（含默认置信区间）
pred_normal <- ggpredict(reg, "mpg")
# 带稳健标准误的预测结果（置信区间会变化）
pred_robust <- ggpredict(reg, "mpg", vcov_fun = "vcovHC", vcov_type = "HC1")

# 看点估计，完全一致
head(pred_normal$predicted)
head(pred_robust$predicted)

# 看置信区间，差异明显
head(pred_normal$conf.low)
head(pred_robust$conf.low)
head(pred_normal$conf.high)
head(pred_robust$conf.high)

另外你用coeftest查看稳健结果时，也会发现系数点估计和原模型完全一致，只有标准误、p值发生了变化——这和ggpredict的逻辑是统一的：稳健估计不改变系数本身，只修正推断环节的误差项。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hy9fesh