原始数据A是0~1的连续变量,对它进行了处理变成0、1变量a(有意义),其他变量也是连续变量
用了Pearson相关分析,表明其中一个变量b和A/a的显著性是大于0.05的,有点牵强还用了Spearman看了一下,结果是一样的
然后以a为因变量做了一下Logistic回归,用的是forward stepwise conditional,原来相关的还是进入了模型,但是b也跟着进入模型了,而且系数通过显著性检验
而且我看了一下进入的步骤和每一步没进入模型的变量——先进入了一个相关分析显著性通过的变量b1,然后进入了b,后面再进入其他相关分析通过的变量
刚接触SPSS不久,我看到每一步没有进入模型的变量的sig在变化,是不是因为虽然b和a没有相关性,但是b1进入模型后检验对象就和b有更强的相关性了?
这种解释对吗,在正常研究过程里面能被其他人接受吗。。。Orz


雷达卡





京公网安备 11010802022788号







