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为什么spss做多元逐步回归分析时原来的回归系数是正值的再增加自

发布时间:2019-07-01 14:58 来源:未知 编辑:admin

  为什么spss做多元逐步回归分析时原来的回归系数是正值的,再增加自变量的引入,反倒变为负值了呢?

  为什么spss做多元逐步回归分析时原来的回归系数是正值的,再增加自变量的引入,反倒变为负值了呢?

  有人说这表明数据存在偏相关、部分相关或伪相关等情况,那接下来应该怎样处理呢?...

  有人说这表明数据存在偏相关、部分相关或伪相关等情况,那接下来应该怎样处理呢?

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  展开全部楼上说错了,其实加入一个变量使得大小和符号发生了变化,这是调节变量的定义,也就是说后来加入的这个变量调节了前面一个变量的作用。通过路径分析可以看到调节变量的效果,并对调节变量进行验证看是否达到了显著水平。

  我也考虑过共线性的问题,但现在还没弄懂如何检验自变量之间的共线性,由于系数的正负号相反跟我的专业知识是相悖的,所以我把可能共线性的自变量去掉之后结果就符合了,但是我想问这样去掉之后是不是不合适?还有就是像你所说的,后加入的变量调节了前面一个变量的作用,想问有无推荐的文献让参考一下么,我应该怎样搜文献看呢?额,各大期刊网站都可以搜索文献呀。直接删除变量不好,将所有自变量做相关,看看相关大小,如果相关大就存在共线性问题,然后再验证共线性是否存在

  增加变量,会导致回归结果不可靠。另外,逐步回归方法,可能会导致“过拟合”的问题。建议好好看看多元统计方面的基础理论,选择合理的分析方法,可参考最近的一篇推文网页链接

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