问题描述
我正在尝试使用R中的双聚类标准误差运行多个线性回归模型。我想使用双聚类标准误差，因为我将结果复制到了一篇论文中，该论文的作者使用了双聚类标准误差。 。问题是作者使用Stata中的cgmreg函数来计算双簇标准错误，而对于当前项目，我必须使用R。线性回归模型包括在种族水平上的固定效应，而标准误差则在两个不同的水平上聚集：国家和种族语言学家群体。
我在R中尝试了几种不同的方法来计算双向聚类标准错误。首先是使用coeftest函数。代码如下：
q42 = lm(lnlights_nozeros ~ lnpdmean00s + lnkm2split + rlaw + factor(name),data = sample_2014)
coeftest(q42,vcov = vcovCL,cluster = ~ wbcode + cluster)
其中wbcode是国家的指标（将标准错误归类的第一维度），而cluster是民族语言家庭的指标（第二维度）。
结果：
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -2.405766 0.379542 -6.3386 9.081e-10 ***
lnpdmean00s 0.407574 0.109390 3.7259 0.0002348 ***
lnkm2split 0.148090 0.077534 1.9100 0.0571412 .
rlaw 0.194347 0.181922 1.0683 0.2862923
我尝试的第二种方法是在felm程序包中运行lfe函数，但这给了我稍微不同的标准错误。代码是：
est_felm = felm(lnlights_nozeros ~ lnpdmean00s + lnkm2split + rlaw | factor(name) | 0| wbcode + cluster,data = sample_2014)
summary(est_felm)
结果：
Coefficients:
Estimate Cluster s.e. t value Pr(>|t|)
lnpdmean00s 0.40757 0.08220 4.959 1.01e-05 ***
lnkm2split 0.14809 0.05826 2.542 0.0145 *
rlaw 0.19435 0.13670 1.422 0.1618
我不知道为什么这两个不同的函数给出不同的结果。感谢您的帮助！
解决方法
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