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加入控制变量后自变量不显著
加入
某个
控制变量后
原解释
变量不显著
了是什么原因
答:
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关,它不会去
控制
其他变量的影响。回归的话如果你放入多个
自变量
做回归,那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量(也就是减去了其他自变量对因变量的效应)后的回归,也就是说,他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了...
...相关性分析时其中一个
自变量
和因
变量不显著
,但是回归分析时确实显著...
答:
1、这个当然可以理解。因为X与Y的相关系,只是考虑两个变量之间的线性问题,只用这两个变量的数值进行计算;而你做多元回归,是
控制
了另一个变量,是假定其它
变量不
变的条件下,分析X与Y之间的关系。2、spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量...
控制变量
是否应该
显著
答:
不可能有统一的控制变量选择标准
。原因1 就像你说的,你的控制变量可能不显著,你可以设置很多组控制变量,相互组合,你基本上没办法选择哪一更优秀,但是你可以做出自己的想法,因为你是基于你选择的基础上做出一定判断,别人并不一定认同。原因2每个人对控制变量的理解不一样,就像interaction varaiables,...
加控制变量后自变量
符号反了
答:
加控制变量后自变量符号反了这是由于控制变量改变导致主要变量因素中含有噪声或其他信息,导致自变量符号反转
。加入控制变量可能会引起自变量符号反转的情况,这是由于控制变量改变导致主要变量因素中含有噪声或其他信息,导致自变量符号反转。为了避免这一情况发生,应确保加入控制变量时其影响主要变量的信息得以实现...
SPSS中的稳健性问题?
答:
是否放置控制变量 比如模型中有控制变量,例如年龄,性别等人口变量,如果前后对比发现自变量显著性没有发生改变,
则具有稳健性,否则不具有
。SPSSAU举例说明进行稳健性检验 背景:研究高管信息以及企业规模资产对于研发投入的影响,其中高管信息包括,高管研究平均年龄、高管平均任期(天)、高管平均学历以及高管...
在线性回归分析中,若检验的结果为
不显著
,可能的原因是什么,如何处理...
答:
可能的原因有二:第一,这个变量与因变量本来就不相关;第二,这个变量和其他变量一起作为
自变量
分析时,自身的解释力被其他
控制变量
稀释。(南心网 SPSS回归分析
显著
性检验)
控制变量
还用看吗
答:
你好,用看的在实证研究中,回归分析模型的建立除了需要关注因变量和
自变量
之外,我们还得重点关注一下
控制变量
对因变量的影响关系,有关控制变量的作用和设计思路的重要性,我们在前期的推文中已经有所说明。但是,在日常的学术工作中,不少学术同仁,尤其是那些处于学术初期阶段的学生,由于注重控制变量的...
回归分析,
自变量
只在10%上
显著
的,但是5个
控制变量
只有一个显著...
答:
解释力是否可以接受 要根据R方,要看所属学科的要求,一般社会类学科 要求的R方解释力低一些也可以接受,但是在一些要求很严的学科 如医学类,则要求很高方可接受
spss 做回归分析,如果
变量
F
不显著
,但是R方显著,我还可以说这个模型拟合...
答:
可以尝试着先绘制下散点图,看会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有
显著
效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断
自变量
和因变量之间关系是否符合线性。如果仍然是符合线性趋势,但是只有这么一个自变量的话,那就没有办法优化了,如果还有其他自变量,可以尝试着引入...
控制变量
存在中介效应导致核心解释
变量不显著
怎么办
答:
由于三个因素对
自变量
和因变量产生影响造成的双变量只有AC模型的系数和
显著
性的夸大,但是如果被
控制变量
是中介变量,回归结果会对研究者造成误导,把本来存在的A对C的影响给过滤掉后得出错误的结论弃真错误其次,检验核心解释变量与被解释变量间是否存在显著相关关系,在不
加入
其他控制变量的情况下运行二元...
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加入调节变量后自变量不显著
不加控制变量之前模型不显著
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增加控制变量会增加
控制变量后显著性提高
加了控制变量反而不显著