Я очень новичок в R.
В настоящее время я работаю над анализом участия в рабочей силе (LFP) одиноких женщин с тремя или более детьми в ответ на расширение графика налоговых льгот для одиноких женщин с тремя или более детьми.
( группа лечения : одинокие женщины с тремя или более детьми)
( контрольная группа : одинокие женщины с двумя дети)
Поскольку LFP представляет собой двоичную переменную, я использую пробитную функцию, а для выделения эффекта расширения налоговых льгот я использую метод разницы в разностях.
Чтобы проиллюстрировать это с кодом,
probit_model <- glm(lfp ~ three_kids + post_expansion + I(three_kids * post_expansion), family=binomial(link = "probit"), data=Mcps_s)
summary(probit_2)
, где three_kids - двоичная переменная, равная единице, если у человека три или более детей, и ноль в противном случае; post_expansion - это двоичная переменная, равная единице, если это период времени после расширения налогового кредита.
Теперь меня интересует то, что я хочу получить различные c оценки по разнице и его стандартное отклонение.
Поэтому я использую predict() функцию и diff() функцию:
treat_prediction <- predict(probit_model,
newdata = data.frame("three_kids" = 1,
"post_expansion" = c(0, 1),
type = "response"))
diff(treat_prediction)
, что дает мне значение 0,0216.
Но как можно Я нахожу стандартное отклонение этого?
И, пожалуйста, дайте мне знать, если вы заметите какую-либо ошибку, которую я сделал.
Спасибо за чтение моей испорченной записи.