用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
来源:学生作业帮 编辑:灵鹊做题网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/04/28 08:56:30
用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
后来我将我用的几个控制变量进行了正态化处理(用开方法),回归分析处理后自变量与因变量的回归系数可以通过t检验了,我想知道这样处理是正确的吗?
后来我将我用的几个控制变量进行了正态化处理(用开方法),回归分析处理后自变量与因变量的回归系数可以通过t检验了,我想知道这样处理是正确的吗?
不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢
再问: 开始的时候我纳入了控制变量啊,我把所有的变量一起弄进去做线性回归,各变量之间相关系数较大,自变量和因变量之间的回归系数不能通过t检验。
再答: 如果你第一次和第二次纳入的变量都一样的话(除了你开方后的那些控制变量),我认为你后面出来这个显著作用也不能说明太多问题。 控制变量应该第一层纳入的这个你知道吧
再问: 是啊,我是分层纳入的。你懂我的意思吧。我是这样做的:第一遍:因变量(Y),自变量(x1,x2),控制变量(x3,x4,x5),虚拟变量(x6),然后做回归,在做正态检验的时候,我发现Y,X3,X4,X5不服从正态分布,然后这几个变量之间相关性很高,做出来X1,X2与Y的回归系数不显著。于是我做了第二遍:先将X3,X4,X5和Y正态化(开方处理),再重新做回归,结果这些变量之间的相关性变小了,而且X1,X2与Y的回归系数可以通过检验了。
再答: 我觉得这样做没有问题,不过你第二遍做的自变量的回归系数是否刚达到显著,如果是的话在解释的时候需要小心,是否由于样本有偏随机产生的效应。如果显著性水平很高那就没有问题了。
再问: 开始的时候我纳入了控制变量啊,我把所有的变量一起弄进去做线性回归,各变量之间相关系数较大,自变量和因变量之间的回归系数不能通过t检验。
再答: 如果你第一次和第二次纳入的变量都一样的话(除了你开方后的那些控制变量),我认为你后面出来这个显著作用也不能说明太多问题。 控制变量应该第一层纳入的这个你知道吧
再问: 是啊,我是分层纳入的。你懂我的意思吧。我是这样做的:第一遍:因变量(Y),自变量(x1,x2),控制变量(x3,x4,x5),虚拟变量(x6),然后做回归,在做正态检验的时候,我发现Y,X3,X4,X5不服从正态分布,然后这几个变量之间相关性很高,做出来X1,X2与Y的回归系数不显著。于是我做了第二遍:先将X3,X4,X5和Y正态化(开方处理),再重新做回归,结果这些变量之间的相关性变小了,而且X1,X2与Y的回归系数可以通过检验了。
再答: 我觉得这样做没有问题,不过你第二遍做的自变量的回归系数是否刚达到显著,如果是的话在解释的时候需要小心,是否由于样本有偏随机产生的效应。如果显著性水平很高那就没有问题了。
用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
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