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楼主: xiaozh_0812
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[问答] 回归分析 控制变量   [推广有奖]

zhangyiyiw 发表于 2012-5-28 16:47
假如研究在控制了变量A和B的情况下,C对D的影响。是不是在回归的时候,不需要区分自变量C还是控制变量A、 ...
亲,我对这个问题的理解是这样的,要排除控制变量的影响,应该首先用控制变量和因变量做回归,然后再加入自变量,看模型R方的变化情况。具体操作时,先将控制变量放到BLOCK的第一层,然后将自变量放入第二层,在statistics里面选择changed R2。
在最后呈现的结果里面,有用控制变量和因变量做回归的模型A,和控制变量、自变量和因变量做回归的模型B,模型B比模型A增加的R2,就来自于自变量的作用,如果R2的变化显著,就说明自变量对因变量是有影响的。
欢迎不同解释~
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zhangyiyiw 发表于 2013-2-1 13:42:12 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢您的解答。

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球球与臭臭 发表于 2013-1-31 15:42
亲,我对这个问题的理解是这样的,要排除控制变量的影响,应该首先用控制变量和因变量做回归,然后再加入 ...
这才是真正的行家。

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球球与臭臭 发表于 2013-1-31 15:42
亲,我对这个问题的理解是这样的,要排除控制变量的影响,应该首先用控制变量和因变量做回归,然后再加入 ...
既有操作又有解释。高!

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chyshl 发表于 2010-10-1 23:40
在下是这么理解的,不一定正确,欢迎拍砖。
各种回归中因变量不用说了,自变量吗,有研究者希望研究的因素 ...
控制变量和自变量放在一起的话,解释时还怎么体现出了“控制了**因素之后...”呢?  望大侠赐教

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chyshl 发表于 2013-2-25 20:32:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
骄傲的小矮人 发表于 2013-2-25 10:05
控制变量和自变量放在一起的话,解释时还怎么体现出了“控制了**因素之后...”呢?  望大侠赐教
那是很久以前的帖子了,呵呵。
大概情况是这样:在实际研究中,控制变量和研究变量肯定是混在一起的,只是我们的研究对某项变量感兴趣,这就是所谓研究变量(自变量)了,但其他影响因素也必须考虑,其实也就是说有些我们不想要的变量,但它们的的确确存在,而且影响我们的研究结果,那么,怎么才能客观地在有其它变量存在的情况下衡量研究变量(自变量)的影响呢?最常见的方法,就是将我们研究中存在的其它变量(也叫混杂因素了)固定于某个水平(在连续变量,多取平均数;在分类变量,多取最小或最大水平),研究变量的所有结果,都是相对于这些混杂因素的某个取值而言的,所谓“在控制了**因素之后”,其含义其实就是自变量的所有变化,都有一个统一的比较水平,而不是一部分值是在混杂变量最小值的时候取得的,而另一部分是在混杂变量是最大值的时候取得的。只有这样比较才本质上公平,是不是?
俺不是专业的,措辞可能不严谨不连贯,就请多多包涵了,呵呵。

其实呢,“在控制了**因素之后”很有些套话的意味,但大家都这么说,显得对统计原理是了解的,呵呵。现在多因素分析都用程序,估计没人会手工将研究因素的值“对齐”于某个混杂因素的某水平,这样说,仅仅说明了我的研究已经考虑到了混杂因素的存在,也考虑到了比较基线的一致性。
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wsjmxbb 发表于 2013-2-28 13:24:44 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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chyshl 发表于 2013-2-25 20:32
那是很久以前的帖子了,呵呵。
大概情况是这样:在实际研究中,控制变量和研究变量肯定是混在一起的, ...
感谢您两年后还能耐心给我回帖,不胜感激。

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chyshl 发表于 2013-2-25 20:32
那是很久以前的帖子了,呵呵。
大概情况是这样:在实际研究中,控制变量和研究变量肯定是混在一起的, ...
恩。。是三年后。 还有个问题,您的意思就是说,当我们把控制变量和自变量一起输入并得到回归结果,软件在这个回归的过程中就已经自己控制了其他变量了吗?我最终是向分析自变量前边的系数,那也就是说这个系数本身就是在已经控制了    控制变量以及其他自变量   之后的得出来的?

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chyshl 发表于 2013-2-28 20:44:49 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
骄傲的小矮人 发表于 2013-2-28 14:58
恩。。是三年后。 还有个问题,您的意思就是说,当我们把控制变量和自变量一起输入并得到回归结果,软件在 ...
是这样。其实控制变量和自变量对人不同但软件不管这些,对软件来说都是影响因素,它只是按统计规则和算法计算,怎么分析看自己了。只要指定因变量,一切都交由软件处理,我们不必关心具体的计算过程(实际上手工也没法算,太复杂了)。其实在实际工作中,可能遇到我们认为影响重大的因素反而不如混杂因素的回归系数大的情况,甚至有研究因素对于因变量无影响的情况,这个是我们的设计问题。不过,为了解释方便(只是为了解释方便)多把自己认为最重要的影响因素放在前面。虽然放在影响因素队列的任何地方结果都一样,但很多时候结果表现“不一样”,虽然仔细分析下只是因为顺序的不同罢了,但此种情况你自己懂得,其他人要懂就要费些周折,所以习惯上都放前面。

对于多数软件来说,影响因素的性质还需指定,比如指定某因素是连续型,那么软件会将此因素下的数字自动取均值,意味着因变量所有变异都是相对此因素的均值说的,这个数值是比较的起点,是逻辑上的“1”;指定某因素为分类变量,那么软件就自动取最小水平或最大水平,意味着因变量所有变异是基于这个水平说的。如果还要分析其它水平的影响,那么在最小水平(或最大水平)为“1”的情况下再乘以其它水平的回归系数。




还是老话,不一定正确,欢迎拍砖!

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