关于SPSS中的方差分析

wingsjake 发表于 2018-8-24 10:19
万分感谢您的回答！
1.那好吧，暂且将全部变量视为协变量；
2.确实是少了变量，却是运算所致，显示允差 ...

第一步，你把回归方程里面所有P值大于0.05的变量全部干掉。除非专业背景上不允许去除。去除无关变量后，通常共线性问题会得到极大的改善。
第二步，看VIF值，如果你的数据量大，VIF建议小于5，如果数据量少，可以放大到10。
第三步，看标化残差的“散点图”，不是直方图。残差是否满足要求，我前面提过了。另外，标化残差大于3的数据属于强影响点，需要进行强影响点分析后处理，网上很多资料可以参考。

至于主成分回归，或岭回归一般认为属于多元统计分析的范畴，是解决共线性的思路，但都是有偏分析了，可以试试
我不理解你说的“非线性处理”是什么意思？变成曲线？

感谢回答。
1.“非线性处理”应是我理解不到位，由部分自变量与因变量的散点图来看。分布很不规则，既不符合线性，也不知道符合什么曲线，如下图所示，一时无措。
2.如果大部分情况如上图所示，采用线性回归是否局限？存在一些自变量必须保留的，所以会存在共线性，所以看岭回归和主成分有没有降低共线性影响的可能。另，在线性回归中确定的显著影响因子直接应用到其他模型可以吗？
3.标准化残差的散点图已给出，X轴选的是“因变量”。大于±3的数据行直接剔除可否？

再次感谢，本人小白，多多见谅。

wingsjake 发表于 2018-8-26 14:51
感谢回答。
1.“非线性处理”应是我理解不到位，由部分自变量与因变量的散点图来看。分布很不规则，既不符 ...

第二个残差图反映出的情况太严重了。你再做一次。x轴选ZPRED,y轴选ZRESID,如果如果依然出现你第二张图所示的明显的线性趋势。那就说明你的方程缺少某种序列变量（可能是时间，或者其它变量）。方程需要增加变量。
另外，你的残差图显示方差不齐，需要变量变换

newuserh 发表于 2018-8-27 10:04
第二个残差图反映出的情况太严重了。你再做一次。x轴选ZPRED,y轴选ZRESID,如果如果依然出现你第二张图所示 ...

感谢回答。
1.按照您所说的方法，绘图1如下，线性并不是很明显。
图1
2.我看张文彤《SPSS统计高级教程》上说，多因素方差分析有时不需要看方差齐不齐。但为了印证您的猜想，将因变量分别转换为lny和1/y。分见图2和图3.
图2
图3
3.如果这些没问题的话，还是想请教下上一题中的疑惑，就是在线性模型中确定的显著影响因子直接应用到其他模型可以吗？使用主成分降维，甚至用岭回归，Lasso回归这些模型可行吗？


再次谢谢您的回答。

wingsjake 发表于 2018-8-27 19:33
感谢回答。
1.按照您所说的方法，绘图1如下，线性并不是很明显。
图1

1、原始变量的残差图可以了，没有特别出格的地方，不必变量变换了。
2、主成分，岭回归自己都可以试试，没有什么不可以的。主成分（或准确说是因子分析）可以用于发现影响因素（当然也可以用于尝试解决共线性）。岭回归是解决共线性问题的，它没有影响因素发现的作用。
3、一般来说，如果你现在的回归方程共线性，自相关（DW统计量）值不过分的话。这个case可以close了。

祝好！

newuserh 发表于 2018-8-28 14:19
1、原始变量的残差图可以了，没有特别出格的地方，不必变量变换了。
2、主成分，岭回归自己都可以试试， ...

感谢您的回复。

同祝好！