Я пытаюсь оценить дикие значения начальной загрузки p для набора данных с небольшим количеством кластеров.Вслед за Кэмероном и соавт.2008, я использую веса Радемахера (+1 с p = 0,5 и = 1 с p = -0,5) при повторной выборке остатков, чтобы проверить нулевую гипотезу эффекта обработки 0 для псевдосэмплов, используя:
boot_lm1 <- cluster.boot(col1, cluster=subsetviolence$ea, boot_type = "wild", wild_type="rademacher")
(где еа - кластер).
Я не совсем понимаю, каким образом вы на самом деле получаете p-значения из полученного результата, который представляет собой многофакторную кластерно-устойчивую матрицу дисперсии-ковариации.
См. (https://www.rdocumentation.org/packages/multiwayvcov/versions/1.2.3/topics/cluster.boot).
Любая помощь будет оценена, спасибо.