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？

Question

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?

Answer 1

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。

能观察到系数的变化是你的幸运，写论文的时候就有很多可以探讨的东西了。追问

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？

追答

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

Answer 2

很正常的情况，很多原因，主要是共线性的问题
可删除某些变量，可引入其它回归方法
我经常帮别人做这类的数据分析

Answer 3

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