小编P_M*_*MA1的帖子

我使用强大的标准错误运行 glm() 。为了进行后续模型比较，我计算了两个回归模型（系数和se）的差异。对于该计算，我使用summary() 函数。然而，模型的汇总函数显示的标准误差与我从 coeftest() 获得的标准误差不同。系数值保持相同。

输入：

mod.01 <- glm(dep ~ indep1 + indep2 + indep3,
          family = binomial (link = "logit"), data = data)
coeftest(mod.01, vcov. = vcovHC, type= "HC3", df = NULL)

summary(mod.01, robust=T)

输出：

coeftest()      
                           Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|t|)    
    (Intercept)         -2.72917626  0.16367787 -16.6741 < 2.2e-16 ***
    indep1               0.00427870  0.41928906   0.0102  0.991859    
    indep2               2.00243724  0.19757861  10.1349 < 2.2e-16 ***
    indep3               0.36385098  0.32783817   1.1098  0.267159    


summary()
                           Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
    (Intercept)          -2.7291763  0.1758744 -15.518  < …