ScholarGate
Assistent
Regression model

Klynge-robuste standardfeil

Klynge-robuste standardfeil korrigerer variansen til regresjonskoeffisienter når observasjoner er korrelerte innenfor klynger som skoler, sykehus eller regioner. Den klyngede sandwich-estimatoren vokste ut av Liang & Zegers (1986) generaliserte estimeringsligninger og ble syntetisert for anvendt arbeid av Cameron & Miller (2015), og leverer gyldig inferens når vanlige standardfeil ville vært for små.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Liang, K. Y. & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models. Biometrika, 73(1), 13-22. DOI: 10.1093/biomet/73.1.13
  2. Cameron, A. C. & Miller, D. L. (2015). A Practitioner's Guide to Cluster-Robust Inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317-372. DOI: 10.3368/jhr.50.2.317

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/cluster-robust-se

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateCluster-Robust Standard Errors (Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/cluster-robust-se · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026