Hausman テストに関する以前のスレッド (こちら) では、参照が残念ながら @briatte から消えてしまいましたが、Hausman 関連の追加の質問に直面しています。前のスレッドで絶対値の取得がハウスマンの実行で問題になる可能性があるという事実をほのめかしていましたが、私が抱えている問題は本当にこれによって引き起こされているのか疑問に思っています.
使用する仕様によってrandom.method、結果が劇的に異なる可能性があるため、どれを信頼するべきか迷ってしまいます (おそらく何もない)。
次の 'vit' は式を表し、右側には時間と個人の両方で変化する変数のみが含まれますが、full は同じ変数 + 年固定効果ダミー + 毎年異なるが毎年同じであるいくつかの変数を表します。堅い（堅固な固定効果）。
ここにいくつかの結果があります
phtest(vit,data = p.data, effect="twoways", random.method="amemiya")
Hausman Test
data: vit
chisq = 13.0489, df = 30, p-value = 0.9969
alternative hypothesis: one model is inconsistent
対
phtest(vit,data = p.data, effect="twoways", random.method="walhus")
Hausman Test
data: vit
chisq = 76.3063, df = 30, p-value = 6.617e-06
alternative hypothesis: one model is inconsistent
もちろん、異なるテストで異なる結果を得ることは可能ですが、ここでの根本的な違いは私を驚かせます...
LM テストでも同様の状況が発生します。
plmtest(full, data=p.data, effect="twoways",type="kw")
Lagrange Multiplier Test - two-ways effects (King and Wu)
data: full
normal = -2.3819, df = 2, p-value = 0.01722
alternative hypothesis: significant effects
対
plmtest(full, data=p.data, effect="twoways",type="ghm")
Lagrange Multiplier Test - two-ways effects (Gourieroux, Holly and Monfort)
data: full
chisq = 0.0025, df = 2, p-value = 0.9987
alternative hypothesis: significant effects
誰が何をすべきかについて提案できますか？
ありがとう、
サイモン