r - R のロバストなクラスタ化標準誤差を使用したロジスティック回帰

Question

初心者の質問: R でクラスター化された標準誤差を使用してロジスティック回帰を実行する方法を知っている人はいますか? Stata ではlogit Y X1 X2 X3, vce(cluster Z).

Answer 1

私はこの 2 日間、この問題に頭を悩ませてきました。私は魔法のように、新しいパッケージのように見えるものを見つけました。これは、素晴らしいことを運命づけられているようです。たとえば、分析でいくつかのクラスター堅牢な Tobit モデルも実行していますが、このパッケージにもその機能が組み込まれています。構文は、私が見た他のすべてのソリューションよりもはるかにクリーンであることは言うまでもありません (Stata に近いレベルのクリーンについて話しています)。

あなたのおもちゃの例では、次のように実行します。

library(Zelig)
logit<-zelig(Y~X1+X2+X3,data=data,model="logit",robust=T,cluster="Z")

ほら！

Answer 2

別の方法として、次のようにsandwichandlmtestパッケージを使用することもできます。zが、データセット内のクラスター インジケーターを含む列であるとしますdat。それで

# load libraries
library("sandwich")
library("lmtest")

# fit the logistic regression
fit = glm(y ~ x, data = dat, family = binomial)

# get results with clustered standard errors (of type HC0)
coeftest(fit, vcov. = vcovCL(fit, cluster = dat$z, type = "HC0"))

仕事をします。