の続きです。
今回はR言語のlm関数を使って、wage: １時間当たりの給与額を他の変数で回帰分析しようと思います。gendar: 男女の区別 がwageに影響しているのかどうかを確かめます。
summary関数でlm_model1を見てみましょう。
一番下のp_value: < 2.2e-16 がこのモデルが有意なモデルだと表しています。
Multiple R-squaredが0.8164なので、このモデルでwageの81.6%は説明できていているということです。
gendarmの係数が161.6394ですので、企業規模、産業種類、年齢、勤続年数、労働日数、労働時間、人口が同じならば、男性のほうが時給が161円も高いということです。
これは結構大きな差ですよね。 係数のp値が0.000906ですから男女の間で時給に差があることは間違いなさそうです。
残差プロットを見てみましょう。
残差の散らばり具合が右側のほうに行くにつれ、大きくなっています。これは不均一分散なのでよくありません。
lmtestパッケージを読み込んで、coeftest関数でHeteroscedasticity Robust SEを見てみましょう。以下の本を参考にしました。
lmtestとcarというパッケージを読み込みます。
coeftest関数で、vcov = hccmというオプションを付けます。
gendarmのp値が0.0913498と大きくなりましたが、それでも10%水準で有意な値です。
今回は以上です。
次回は
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はじめから読むには、
です。
