解释stata代码含义以及回归后的结果

Question

图中的代码是以CGSS2010的数据作为分析的，目的是探讨媒介使用与环境风险感知中环境知识的调节效应。从19行开始我就不太能理解是什么意思，以及不知道如何解释回归后的结果。想问问这些代码的具体意义是什么

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您提供的代码片段中，研究者正在探索媒介使用（媒介使用频率）对环境风险感知的影响，并检验环境知识（通过变量a2衡量）是否在这两者之间起到调节作用。此外，他们还考虑了年龄（age）和受教育程度（JIAOYU）这两个控制变量，以及一个二元变量12404（可能代表某种参与状态）。下面是每部分代码的详细解释：

1. 数据清洗：

   drop if a3a<0
   drop if 114a>5
   drop if 114b>5
   drop if 114c>5
   drop if 114d>5
   drop if 12404>2
   

   这些命令用于删除不符合条件的观测值，例如a3a小于0、114a到114d大于5以及12404大于2的记录。

2. 变量重编码：

   recode 114a (1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1)
   recode 114b (1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1)
   recode 114c (1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1)
   recode 114d(1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1)
   

   将114a到114d的原始值进行了反转编码，使得数值越大表示风险感知越强烈。

3. 创建新变量：

   gen age=2010-a3a
   

   计算年龄，用当前年份减去出生年份a3a。

4. 因子分析：

   factor 114a-114d, factor(1)pcf
   rotate
   estat kmo
   predict varimax1
   rename varimax1 环境风险感知
   label variable 环境风险感知 "环境风险感知"
   
   factor a281 a282 a283 a285 a286, factor(1)pcf
   rotate
   estat kmo
   predict varimax1
   rename varimax1 媒介使用频率
   label variable 媒介使用频率 "媒介使用频率"
   

   分别对四个环境风险感知相关的问题（114a-114d）和五个媒介使用频率相关的问题（a281-a286）进行了因子分析。旋转因子载荷矩阵并检查KMO值以评估因子分析的适宜性。预测因子得分并重命名变量为“环境风险感知”和“媒介使用频率”。

5. 回归模型：

   reg 环境风险感知 age i.a2 a7a c.媒介使用频率##i.12404
   

   使用多元线性回归模型，因变量是环境风险感知，自变量包括年龄（age）、环境知识（a2）、受教育程度（a7a），以及交互项媒介使用频率乘以12404（媒介使用频率##i.12404）。这里的i.和c.分别表示哑变量（indicator variables）和连续变量（continuous variables）。

6. 多重共线性诊断：

   estat vif
   

   检查多重共线性的VIF值，若值大于10，则可能存在多重共线性问题。

7. 描述性统计：

   sum 媒介使用频率
   

   对媒介使用频率进行描述性统计，查看其平均值、标准差等信息。

8. 效应估计与绘图：

   margins, at(媒介使用频率=(-1-0.500.511.52.53)12404=(12))atmeans
   marginsplot
   

   margins命令用来计算边际效应，这里设置了一个离散的媒介使用频率范围（从-1到3，步长为0.5），同时固定12404为常数12。这将产生不同媒介使用频率下的环境风险感知的平均效应。marginsplot则绘制了这些效应的变化趋势图，以直观展示媒介使用频率如何影响环境风险感知，以及环境知识是否起到调节作用。

要解释回归后的结果，你需要查看回归系数（斜率）及其标准误差、t值和p值。如果p值小于0.05，通常意味着相关变量之间的关系具有统计学意义。对于交互项（媒介使用频率##i.12404），你需要关注其系数来判断是否存在显著的交叉效应。如果这个系数的p值小于0.05，那么可以认为媒介使用频率对环境风险感知的影响会根据12404的取值有所不同。此外，通过观察marginsplot的结果，你可以了解随着媒介使用频率变化，环境风险感知是如何变化的，以及环境知识是否改变了这种关系。