R观星者包: eliminate "t =" label from reported test statistics

我目前正在用观星者准备一张回归结果表。在此，我也想展示t统计量。为此，我使用以下简化的规范，也显示在http://jakeruss.com/cheatsheets/stargazer.html#report-t-statistics-or-p-values-instead-of-standard-errors中

stargazer(output, output2, type = "html",
      report = "vc*t")

结果表报告的t统计量如下:

0.088
t = 5.822***

现在我的问题是:每个模型和每个系数都重复“t =“。这在某种程度上是多余的，并降低了表的可读性。

有没有一种方法可以只报告t统计量的值而没有“t =”标签？仅在括号中显示值将是很棒的。

谢谢!

最佳答案

这是可能的，但是您将必须编辑stargazer函数的源代码:

使用以下命令访问占星师功能的编辑屏幕trace(stargazer:::.stargazer.wrap, edit = T)

转到第7103/7104行(取决于您的观星者，可能会有所不同
版本，例如，现在针对版本5.2.2的第7053和7054行。在2021年4月)，并查找.format.t.stats.left <- "t = "和.format.t.stats.right <- ""并根据自己的喜好进行编辑，例如，.format.t.stats.left <- "["和.format.t.stats.right <- "]"

单击“保存”确认。

每次重新启动R session 时，您都必须重做此步骤，因为对源代码的更改只是暂时的。

您的stargazer(model1, type = "text", report = "vc*t")的寻星器输出应如下所示:

=======================================================================
                                         Dependent variable:
                              -----------------------------------------
                                           daily_invcount2
                                              negative
                                              binomial
-----------------------------------------------------------------------
log(lag_raised_amount + 1)                    -0.466***
                                              [-7.290]

lag_target1                                   -0.661***
                                              [-7.680]

Constant                                      -3.480**
                                              [-5.490]

-----------------------------------------------------------------------
Observations                                    6,513
Log Likelihood                                 -8,834
theta                                     1.840*** (0.081)
Akaike Inf. Crit.                              17,924
=======================================================================
Note:                         + p<0.1; * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001