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且上面的数据，没一个有显著相关的!
是不是代表这个回归就彻底失败了啊！！！

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关键词：相关系数 回归分析 看不懂 写论文 论文 系数 回归分析 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

Anova的检验显著太低了，基本没有相关性（检验出不相关也是一种结果啊，不一定要强相关才能写论文的）
模型汇总的R-square是0.385，这个有点勉强，马马虎虎，看你写的内容是什么了，很多社科类的调研项目的R-square都是这个水平，太高了反而不可能

LightsOn 发表于 2013-5-15 19:37
Anova的检验显著太低了，基本没有相关性（检验出不相关也是一种结果啊，不一定要强相关才能写论文的）
模型 ...

我写的是社会责任和一些变量的关系 用的是净资产利润率和对不同利益相关者的利润率，资产利润率，企业规模，总资产增长率。0 0按着感觉，怎么说也有一点相关啊。相关性分析时是有有显著相关程度的，但是很少。然后回归分析，直接全部不显著了。怎么破啊！！！！疯了。。

小猫子0319 发表于 2013-5-15 19:50
我写的是社会责任和一些变量的关系 用的是净资产利润率和对不同利益相关者的利润率，资产利润率，企业规模 ...

然后就是，这些每个指标是什么意思啊，怎么样算是回归做的好的。我全忘了。- -无视我的不好学！！！

小猫子0319 发表于 2013-5-15 19:50
我写的是社会责任和一些变量的关系 用的是净资产利润率和对不同利益相关者的利润率，资产利润率，企业规模 ...

相关性分析和回归是不一样的
要注意：相关性系数很高，不一定数据之间就有真实的相关关系，因为前者是衡量偏线性关系的
而如果你发现有显著相关程度的变量很少，那就更说明你的假设应当被证伪
——注意：被证伪仍然是有学术价值的

我觉得你的论文仍然可以完成啊，那就说明社会责任和你找的这些变量都没有关系呗，这也是一个过得去的题目啊

小猫子0319 发表于 2013-5-15 19:51
然后就是，这些每个指标是什么意思啊，怎么样算是回归做的好的。我全忘了。- -无视我的不好学！！！

回归是一种技术手段
只有是否应用得当的问题
不存在所谓的“回归做的好”
更不能为了得到结论刻意地去凑回归方程

小猫子0319 发表于 2013-5-15 19:51
然后就是，这些每个指标是什么意思啊，怎么样算是回归做的好的。我全忘了。- -无视我的不好学！！！

你没有理解统计检验的实质
统计检验是同时针对同一个问题的两个方面：原假设（H0）和备择假设（H1）
只要你用的方法合适，不管证明了哪个假设，都是有意义的
都说明了一些问题
具体到你的论文，也就是：不管你证明社会责任和那些企业财务变量是否有关系，你都可以找到相关的管理学理论来支持你的结论。当然，你需要在文章的结尾说明这样的统计存在哪些问题和可能的毗漏。

LightsOn 发表于 2013-5-15 22:55
你没有理解统计检验的实质
统计检验是同时针对同一个问题的两个方面：原假设（H0）和备择假设（H1）
只 ...

额 谢谢 我在想是不是因为样本数据太小 才34个样本 在扩充到82个。加油吧。和老师说了交不出去了。因为我想不通原因。本来脑子里的逻辑概念都是有关系。突然变成完成没关系，慌得。

小猫子0319 发表于 2013-5-15 23:47
额 谢谢 我在想是不是因为样本数据太小 才34个样本 在扩充到82个。加油吧。和老师说了交不出去了。因为我 ...

“没有关联”也是一种结论
看7楼
关键是：你要搞清楚为什么有关系，为什么没关系，背后的管理学/经济学理论支持是什么

统计结果只是一种数据现象，最后还是要你自己去说清楚它们背后的联系关系。一个模型的好坏首先要看它是否符合理论基础，是否跟现实相一致。其次才是考虑统计的检验结果。一个统计检验结果差的模型不一定就是不好的模型，同样一个统计检验结果好的模型不一定就是好的模型。模型只是一个工具，可以依赖一下，但不可唯模型论。重要的还是你要自己想明白它们背后的联系在哪里。