按照分享的比例分为6个组，0-10%.10%-20%，20-30%，30-40%，40-50%，超过50%。 分别进行回归。发现分享比例在30-50%，也就是分享3-5美元的组中，s0rtig的选择显著 降低了分享的金钱的比例。 实验2是在实验1的基础上进行的，按照实验1中被试者的行为 我们可以将被试者 分为三种类型：乐意分享者一无论在什么情况下都选择分享：不情愿的分享者一在可以选择 不进行游戏时就不进行游戏，否则进行游戏且分享数额为正；不分享者一无论什么情况都不 分享。当选择进行游戏分配的数额大于不进行游戏分配的数额，也就是说，参加游戏有补偿 时，不情愿的分享者和不分享者的行为会如何改变。实验2就探究了这个问题。 Probit regression,reporting marginal effects 00000 Log pseudolikelihood =-137.05482 Pseudo R2 =0.2283 Robust play dF/dx std.Err >1z1 x-bar【958c.1.1 NonShar+ -.1542714 .0773288 -2.170.030 .25-.305833-.00271 (at x-bar) Probit regression,reporting marginal effects 322 Log pseudolikelihood 120.89326 Pseudo R play d. zg>1zlx-bar【 95tc.1.1 :609719 9868888688 898g96:89786 3阴8g58g6at女-bae 以是否参加游戏为被解释变量，然后对三类被试者分别进行检验。对于乐意分享者和不 情愿的分享者整体而言，分享比例和是否进入没有关系。 13 按照分享的比例分为 6 个组，0-10%，10%-20%，20-30%，30-40%，40-50%，超过 50%。 分别进行回归。发现分享比例在 30-50%，也就是分享 3-5 美元的组中，sorting 的选择显著 降低了分享的金钱的比例。 实验 2 是在实验 1 的基础上进行的，按照实验 1 中被试者的行为，我们可以将被试者 分为三种类型：乐意分享者—无论在什么情况下都选择分享；不情愿的分享者—在可以选择 不进行游戏时就不进行游戏，否则进行游戏且分享数额为正；不分享者—无论什么情况都不 分享。当选择进行游戏分配的数额大于不进行游戏分配的数额，也就是说，参加游戏有补偿 时，不情愿的分享者和不分享者的行为会如何改变。实验 2 就探究了这个问题。 pred. P .8311593 (at x-bar) obs. P .7435897 Endow .0676818 .0090451 6.74 0.000 13.3782 .049954 .08541 Reluct~r* -.3457762 .0600679 -5.79 0.000 .451923 -.463507 -.228045 NonSha~r* -.1542714 .0773288 -2.17 0.030 .25 -.305833 -.00271 Play dF/dx Std. Err. z P>|z| x-bar [ 95% C.I. ] Robust Log pseudolikelihood = -137.05482 Pseudo R2 = 0.2283 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(3) = 70.92 Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 312 pred. P .7745998 (at x-bar) obs. P .7307692 Endow .0586186 .0097159 5.69 0.000 13.5256 .039576 .077661 InitPe~d .0032652 .1747729 0.02 0.985 .365278 -.339283 .345814 Play dF/dx Std. Err. z P>|z| x-bar [ 95% C.I. ] Robust Log pseudolikelihood = -120.89326 Pseudo R2 = 0.1131 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(2) = 32.45 Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 234 以是否参加游戏为被解释变量，然后对三类被试者分别进行检验。对于乐意分享者和不 情愿的分享者整体而言，分享比例和是否进入没有关系