[求助]多元回归控制变量如何设置

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请问现在很多文章都是用spss做多元回归，其中有很多变量设置为控制变量，不知道在spss中如何实现？

[此贴子已经被作者于2009-3-12 11:14:14编辑过]

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关键词：多元回归 控制变量 SPSS 变量设置 如何实现 文章 如何

你将多个自变量进行逐步回归就OK了！

行者无疆302 发表于 2009-3-12 12:59
你将多个自变量进行逐步回归就OK了！

   弱问是将控制变量一步一步的放进去，每一步都做一次回归么？

我在做的时候也遇到这个问题，实在不明白
比如有两个维度 我想达到的结果是证明假设 它们两个相关

而比如A 有3个指标 B有2个指标

如果证明它们相关 必须 A的指标与B的指标全部呈显著 才会相关嘛？这个数据上也太难实现了 有点困惑

1. 所谓控制，有不同的意思。其实对回归系数本身的解释已经是处在‘控制其它变量’的前提之下了。

2. #2 说的‘逐步回归’大概是指‘分层回归’吧？前者是stepwise regression, 后者是hierarchical regression. 它们主要用来分辨变量对预测或回归方程的贡献，而不是对‘控制’本身的解释。

3. #4 表述不太清楚。似乎问题并不‘在意’回归，恐怕典型相关更合适。

在操作的时候，具体怎么做呢？？

ghuang1 发表于 2010-4-21 03:07
在操作的时候，具体怎么做呢？？

1.对于控制变项(control variable)的理解，不可以『以辞害义』。控制变项在假设验证的作用，乃是放到回归方程式中，其结果则是会降低主要解释变项（也就是你研究架构中X自变项）对于依变项的变异解释量。当X自变项的变异解释量因控制变项的加入而降低之后，其beta系数仍然显著的话，则我们假设的证据力就更为robust（强韧）。


2.根据邱皓政老师的解释，逐步回归用于预测性，至于验证性的场合，则应使用强制进入法的层级回归。也就是把你研究架构中的主要解释变项与控制变项一起放到回归方程式中，再看看其beta系数。

3.必须注意的是：控制变项若有间断变项（类别，例如教育水平﹑性别﹑城镇区别等﹑），必须使用虚拟回归，先把类别间断变项转换。
详细作法：请 参考我回复其它坛友的帖子：

发表于 2010-4-18 21:11 | 加为好友 | 发短消息 | 只看该作者 25# 096001
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：
http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=607638&page=3&from^^uid=1141169

096001 发表于 2010-4-21 08:59

ghuang1 发表于 2010-4-21 03:07
在操作的时候，具体怎么做呢？？

1.对于控制变项(control variable)的理解，不可以『以辞害义』。控制变项在假设验证的作用，乃是放到回归方程式中，其结果则是会降低主要解释变项（也就是你研究架构中X自变项）对于依变项的变异解释量。当X自变项的变异解释量因控制变项的加入而降低之后，其beta系数仍然显著的话，则我们假设的证据力就更为robust（强韧）。


2.根据邱皓政老师的解释，逐步回归用于预测性，至于验证性的场合，则应使用强制进入法的层级回归。也就是把你研究架构中的主要解释变项与控制变项一起放到回归方程式中，再看看其beta系数。

3.必须注意的是：控制变项若有间断变项（类别，例如教育水平﹑性别﹑城镇区别等﹑），必须使用虚拟回归，先把类别间断变项转换。
详细作法：请 参考我回复其它坛友的帖子：

发表于 2010-4-18 21:11 | 加为好友 | 发短消息 | 只看该作者 25# 096001
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：
http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=607638&page=3&from^^uid=1141169

非常感谢！

呵呵~还想再问下，在具体用软件操作的时候是不是将控制变量当做解释变量一样无区别的放入模型中就行了？还是有先后或是其他特别的做法呢？ 7# 096001

淨迴歸係數本身即代表控制的概念