逐步回归与分层回归
答:目的、变量选择等区别。1、目的:分层回归的主要目的是探究多个预测变量对因变量的影响,且按照理论或实际情况将预测变量分为多个层次进行分析。逐步回归的目的是从一组的预测变量中选择出最佳的子集,以建立一个较简洁且具有预测能力的模型。2、变量选择:分层回归在分析过程中,预先将预测变量按照某种逻辑...
答:1. 分层回归分析是一种模型比较的方法,它通过比较不同模型中预测变量所解释的变异量来评估变量的重要性。在分层回归中,自变量按照某种顺序分批进入模型,每一批自变量都尝试解释因变量的变异,而后续批次的自变量会尝试在已有模型基础上增加额外的解释力。2. 与分层回归不同,逐步回归是一种自动化的变量...
答:逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法,其基本思想是将变量一个一个引入,引入的条件是其偏回归平方和经验是显著的。同时,每引入一个新变量后,对已入选回归模型的老变量逐个进行检验,将经检验认为不显著的变量删除,以保证所得自变量子集中每一个变量都是显著的。此过程经过若干步直到不能再引入新...
答:在这种情况下,偏相关的平方(sr2)与回归系数相等,它们检验了相同的东西:排除了任何共同变异后的独特变异。这样,在多重回归中,对回归系数的T检验就是sr2的统计显著性检验。但是,在分层回归或逐步回归中,sr2不再与回归系数相等。但T检验仍然是对回归系数的检验。要估计sr2是否显著,必须对模型进行比较。 模型比较就是...
答:线性回归和逐步回归上述有说明,对于一般线性模型,请看下文描述。(3)计量角度 分层回归 比如第一次放入4个X;第二层放入3个X;第3层放入2个X; 每一层均在上一层基础上放入更多项;那放入的更多项是否对模型有解释力度,此则为分层回归关心的问题;分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。Poisson...
答:分层回归其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异,则它对数据的拟合就越好。假如在其他条件相等的情况下,一个模型比另一个模型解释了更多的变异,则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的...
答:稳健性检验的方法 一般如果说明模型稳定性,会进行检验,方法说明如下:拆分样本 比如性别中有男和女,分别做一组,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。更换研究方法 比如利用线性回归,逐步回归,分层回归等,多种方法测试同一个变量的显著性情况是否有变化,如果前后对比...
答:2. 序贯回归(分层回归): 与同时回归不同,序贯回归按逻辑顺序逐步引入变量,关注R2变化和统计显著性。以自尊为例,它的加入可能带来显著性变化,但效应大小和引入顺序息息相关。这种顺序对统计显著性和解释方差增量(ΔR2)产生显著影响,它揭示了变量间因果关系的序列效应。顺序的重要性不言而喻,例如...
答:在研究中介作用时,其有多种做法,常见做法有两种,第一种是因果逐步回归检验法,使用分层回归(SPSSAU->进阶方法)进行研究。第二种是乘积系数法检验法,其具体做法上可分为Sobel检验和Bootstrap抽样法检验;第一种做法相对简单易懂因而得到广泛使用,但是其检验效能相对较低,因此当前更适合的做法是使用...
答:线性回归是研究X对于Y的影响,如果说有多个X,希望让模型自动找出有意义的X,此时就可以使用逐步回归。另外在很一些管理类研究中会涉及到中介作用或者调节作用,此时就可能使用到分层回归或者分组回归等。在进行线性回归分析时,如果说模型出现共线性问题VIF值很大,此时就可以使用岭回归进行解决,岭回归的...
网友评论:
归妹18115626396:
逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
46536屈亨
: 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
归妹18115626396:
怎么在spss上做层次回归分析 -
46536屈亨
: 线性回归是研究X对于Y的影响,如果说有多个X,希望让模型自动找出有意义的X,此时就可以使用逐步回归.另外在一些管理类研究中会涉及到中介作用或者调节作用,此时就可能使用到分层回归等.操作:SPSSAU[进阶方法]-->[分层回归].
归妹18115626396:
稳健性检验方法有哪些 -
46536屈亨
: 稳健性检验的几种办法如下:1、变量替换法:工作绩效既可以用工作量也可以用工作完成时间来衡量(替换因变量或者主要的自变量).2、补充变量法:模型中存在遗漏变量(随机扰动项与解释变量相关).加入遗漏变量再次进行分析,看结论是否会发生改变.3、调整变量的分类标准:水果可以按照颜色来分,也可以按照口感来分.4、分样本回归:根据某特性将总样本分成几个小样本分别进行研究,看结论是否会发生改变.例如,在研究激励措施对工作绩效的影响时,我们可以将样本按性别分成两个小样本,在每个样本中分别进行研究.5、改变样本容量:提出样本中的异常点和离群值.6、缩短或者延长周期:研究不同时间段的样本.
归妹18115626396:
对于这个spss回归分析研究结果要怎么描述?请大神们帮助 -
46536屈亨
: 进行中介变量的效应分析,不应该是分几步进行 而应该是一步在spss回归分析中,利用 回归中的分层回归,就是有个对话框是block的,你先把主要自变量纳入进去,点击下一层block,然后再把中介变量移入block,之后 其他的都一样操作,最后回归结果就跟这个很明显的不同 有两个模型结果,一个模型是只有主要自变量的模型,另一个模式是加入的中介变量的模型,同时模型会给出加入中介变量后的R方变化等相关指标 ,可以判断中介效应
归妹18115626396:
SPSS 多元逐步回归中有选项1块的1对自变量进行分组,我想问一下什么情况下需要分组? -
46536屈亨
: 嗯,刚看到你的求助.你的问题较多,给我留言就行,我看了抽空给你来回答.1、散点图只能做两个变量之间的,一个横轴,一个纵轴;通过散点图判断它们之间存在线性还是非线性关系;2、是在存在多重共线性的情况下更适合采用逐步回归;3、采用分层回归分析的方法将控制变量、自变量按层分别选入模型中.
归妹18115626396:
“逐渐”和“逐步”有什么区别? -
46536屈亨
: 逐渐形成较好“逐渐”和“逐步”都表示事物形成、发展的过程 但是“逐步”表示这一过程有一定的步骤、就像有一个个台阶 而“逐渐”好像一段上坡或下坡路,没有台阶就像数学上的“平滑曲线”和“有拐点的曲线”之间的区别
归妹18115626396:
回归分析选变量,变量之间无影响 -
46536屈亨
: 1.逐步回归方法2.作出交叉回归图,然后手动剔除
归妹18115626396:
中介效应逐步回归,r方很小,这个中介还可以用吗? -
46536屈亨
: 中介效应分析是使用分层回归进行,spssau里面有详细的手册说明如何做,而且直接在spssau上进行分析就好.并没有逐步回归这个,以及r方小并没有什么问题.
归妹18115626396:
SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
46536屈亨
: SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
归妹18115626396:
多重线性回归分析问题讨论
46536屈亨
: (3)回归分析方法 SPSS程序有多种回归分析方法:强迫进入法、向前选择法、向后剔除法、逐步进入法和消除法.强迫进入法(Enter)作为一种复回归分析法,也称层次进入法(Hierarchical Enter),即研究者根据不同自变量的不同重要程度,决定它们进入方程的顺序,再依次将这些变量强行投进回归方程式中.也就是说,研究者把自认为与因变量关系最密切的那个自变量首先进入回归方程式.秦晓晴著.外语教学研究中的定量数据分析.华中科技大学出版社,2003年09月第1版.