本科论文实证分析1个因变量多个自变量是将所有变量放一起回归还是分开回归

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

5个假设——5个变量、1个因变量、2个控制变量
那是将所有变量放一起回归：
       Y=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5控制变量+C
还是每个假设分开回归：
       Y=β1X1+控制变量+C
       Y=β2X2+控制变量+C
       Y=β3X3+控制变量+C
       Y=β4X4+控制变量+C
       Y=β5X5+控制变量+C

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：多个自变量 实证分析 本科论文 因变量 自变量

www12323 发表于 2024-5-2 21:45
5个假设——5个变量、1个因变量、2个控制变量
那是将所有变量放一起回归：
       Y=β1X1+β2X2+β3X3+β ...

建议放在一起

都放一起吧

在进行实证分析时，是否将所有自变量一起放入模型回归还是分开逐一回归，主要取决于你的研究设计和假设。两种方法各有其适用场景：

1. **将所有自变量放在一起进行回归（多重线性回归）**：
   - 这种方法可以评估在控制了其他变量影响的情况下，每个自变量对因变量的独立贡献。
   - 适用于当你的假设是关于多个自变量如何共同作用于一个因变量时。

2. **分别对每个假设单独进行回归**：
   - 每个模型仅包含一个自变量和控制变量。这种方法主要用于初步探索各个自变量与因变量的关系，或者在你关心的是单个自变量的影响而不需要考虑其他变量的情况。
   - 适用于当你的研究目的是理解每个自变量的独立效应时。

通常情况下，推荐的做法是先进行多重线性回归分析（将所有自变量放在一起），因为这可以更好地反映现实世界中多因素交互影响复杂性的实际情况。然而，在某些特定的研究设计下，比如在验证某个单一变量的影响特别重要或当存在严重的共线性问题时，单独检验每个假设也可能是必要的。

因此，如果你有5个假设与5个相应的自变量，并且你关心的是这些自变量共同作用于一个因变量的效果（同时考虑控制变量），那么将所有变量放在一起进行回归分析通常是更合适的选择。这不仅能够提供关于各自变量贡献的综合信息，还能帮助识别潜在的多重共线性问题和模型的整体解释力。

然而，在实际操作中，你可能还需要根据数据的具体情况、理论框架以及研究目标来灵活调整你的分析策略。比如，先进行单一回归作为探索性的初步分析，然后再执行包含所有自变量在内的全面回归以深化理解各因素间的复杂关系。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用