分层回归，新变量加入后，原先模型一中不显著的维度变显著了！请问这是问什么？

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求大神来帮忙！！~~~~~

1、在做分层回归的时候，模型二里原先模型一中不显著的维度也变显著了！请问这是为什么呢？

2、我要比较两个量表对同一个因变量的预测力，老师说用分层回归，第一个R2是第一个量表的预测力，R2的增量就是第二个量表的预测力，可是，我变换顺序将两个变量添加进去后，结果改变了。。。

比如量表a量表b ，先放a再放b 得到的结果是R2a>R2增加量，也就是>R2b
但是，先放量表b，再放量表a，得到的结果是R2b>R2增加量，也就是>R2a


这样结论就完全相反了啊。。请问有没有牛人知道为何会这样？ 问老师老师只说这理论上不可能。。。



以上两个问题，谁能帮帮忙。。。

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关键词：新变量 一个因变量 请问有没有 两个量表 增加量 模型

对第一个问题再补充下，我说的还是a、b这两个量表
先a后b的顺序分层回归，模型一里a只有两个维度显著。
但在b加入后，模型二中，a有5个维度都显著了！！本来不显著的也显著了！ 请问这是为何啊。。  

有木有人~~~~~   在线等呢  
毕业论文里的问题，急啊~~~~~

最后楼主是怎么解决的？感觉第二个问题可能是量表b里的维度与a中原先不显著的维度交互作用的原因。

。○○★ 发表于 2014-3-21 01:06
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毕业论文里的问题，急啊~~~~~

第一个问题好理解。变量与变量间存在相关（相互影响），这可能使得前期模型不显著的变量显著，也可能使得前期显著的变量变得不显著。如果模型2拟合的R^2大于模型1的R^2，你就不用纠结这个问题。直接以模型2解释就行。

。○○★ 发表于 2014-3-21 01:06
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第一个问题好理解。变量与变量间存在相关（相互影响），这可能使得前期模型不显著的变量显著，也可能使得前期显著的变量变得不显著。如果模型2拟合的R^2大于模型1的R^2，你就不用纠结这个问题。直接以模型2解释就行。

。○○★ 发表于 2014-3-21 01:06
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第二个问题可能还是你的模型1中的某些变量和模型2中的某些变量存在相关（甚至多重共线性），使得出现现在这个结果。

xddlovejiao1314 发表于 2015-3-6 13:52
第一个问题好理解。变量与变量间存在相关（相互影响），这可能使得前期模型不显著的变量显著，也可能使得 ...

您好，若是前期显著的变量因加入这个变量变得不显著还能这样进行回归吗？