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讀童話的狼

標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是干什么用的？

當(dāng)需要比較多個自變量對因變量相對作用大小時，可采用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，當(dāng)只是想解釋自變量對因變量的作用時，可采用非標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化的常數(shù)項是沒有值的，因此，標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)不能用于回歸方程。?標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)只是用于自變量間進行比較。

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讀童話的狼

要不要刪除截距項再建回歸模型？

根據(jù)場景而定，計量中常常刪除截距項，而商務(wù)咨詢中常不刪除截距項還要看刪除后的模型效果好不好

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讀童話的狼

anova中平方和和自由度是怎么算？

簡單地說，總樣本量為n, 分成k組。總平方和的變量有n個樣本，1個估計量（約束條件）總體均值，自由度是 n-1。組間平方和的變量為k，每個分組內(nèi)的樣本均值，1個約束條件（總體均值），自由度 k-1。組內(nèi)平方和，第i組內(nèi)有樣本量n_i，一個組內(nèi)均值的估計（約束），每個組內(nèi)自由度n_i -1，故k組共有n-k 個自由度。

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讀童話的狼

做回歸時常數(shù)項不顯著需要去掉嗎？

常數(shù)項顯著性檢驗不通過現(xiàn)象很常見，但由于常數(shù)項通常不是我們研究的重點，所以通常的處理方式就是將常數(shù)項寫在方程中。

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讀童話的狼

自變量x與因變量y不相關(guān)時，需要將x納入模型嗎？

自變量x與因變量y不相關(guān)也就說明對y的貢獻比較小，一般來說是可以剔除掉的，具體還是要看得出的模型是否有提升

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讀童話的狼

SPSS做回歸時用R方還是調(diào)整的R方？

調(diào)整后r方在多元線性回歸中才有用。它用于衡量加入獨立變量后模型的擬合程度。當(dāng)有新的獨立變量變量加入后，即使這一變量也因變量不相關(guān)，未經(jīng)修正的R方也要增大。修正后的R方僅用于比較含有同一個因變量的各種模型。為了盡可能準(zhǔn)確的反應(yīng)模型的擬合度 SPSS 輸出中的 Adjusted R Square 是消除了自變量個數(shù)影響的 R2的修正值。對于一元回歸看R方即可，對于多元回歸應(yīng)該看調(diào)整的R方。

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兩個自變量相關(guān)性很高，會產(chǎn)生共線性嗎？

如果自變量的相關(guān)系數(shù)超過0.7，那可能存在共線性，但還需進一步判斷在回歸后計算方差膨脹因子，一般經(jīng)驗法則是VIF

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讀童話的狼

SPSS中的雙側(cè)檢驗是小于的alpha嗎？

軟件里面的大部分都是雙尾概率P值，如果你的假設(shè)是雙尾的就直接比較顯著性水平就可以了，如果你的假設(shè)是單側(cè)校驗，就用雙尾概率除以2再與顯著性水平比較就可以了

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讀童話的狼

SPSS中Sig小于0.05是顯著相關(guān)嗎？

在作結(jié)論時，應(yīng)確實描述方向性（例如顯著大于或顯著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差異性不顯著；0.01

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讀童話的狼

置信水平95%時臨界值是0.05嗎？

不一定，單側(cè)檢驗時時0.05，雙側(cè)檢驗時是0.025

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單尾和雙尾是什么意思？

1、雙尾檢驗：檢驗?zāi)康氖菣z驗抽樣的樣本統(tǒng)計量與假設(shè)參數(shù)的差是否過大（無論正方向，還是負(fù)方向），把風(fēng)險分?jǐn)偟阶笥覂蓚?cè)。比如顯著性水平為5%，則概率曲線的左右兩側(cè)各占2.5%，也就是95%的置信區(qū)間。2、單尾檢驗：檢驗?zāi)康闹皇亲⒅仳炞C是否偏高，或者偏低，也就是說只注重驗證單一方向，就用單側(cè)檢驗。比如顯著性水平為5%，概率曲線只需要關(guān)注某一側(cè)占5%即可，即90%的置信區(qū)間。研究目的是想判斷兩個數(shù)

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顯著性》》比0.05大好還是越小越好？

越小越好。

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讀童話的狼

最小二乘法是什么？

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

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liting李

自變量和調(diào)節(jié)變量的區(qū)別

調(diào)節(jié)變量是調(diào)節(jié)一組關(guān)系的變量，例如：氣溫影響穿衣服的數(shù)量，但是如果一個人體質(zhì)很好，即使氣溫較低，也可能穿較少的衣服，這個時候，體質(zhì)就是氣溫和穿衣服數(shù)量關(guān)系間的調(diào)節(jié)變量。而氣溫則是自變量。從上面這個例子中可以看出，自變量和調(diào)節(jié)變量沒有本質(zhì)的區(qū)別，設(shè)想，體質(zhì)與穿衣服數(shù)量也可以成為一組關(guān)系，這時這一關(guān)系將受到氣溫的調(diào)節(jié)。這個時候，體質(zhì)就是自變量，而氣溫就成了調(diào)節(jié)變量。事實上，自變量是你研究的重點，而

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liting李

如何檢驗內(nèi)生性

首先檢驗解釋變量內(nèi)生性（解釋變量內(nèi)生性的Hausman 檢驗：使用工具變量法的前提是存在內(nèi)生解釋變量。Hausman 檢驗的原假設(shè)為：所有解釋變量均為外生變量，如果拒絕，則認(rèn)為存在內(nèi)生解釋變量，要用IV；反之，如果接受，則認(rèn)為不存在內(nèi)生解釋變量，應(yīng)該使用OLS。

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liting李

偏相關(guān)分析中不顯著的影響因素

SPSS中，偏相關(guān)分析中不顯著的影響因素（P>0.05）為什么會在逐步線性回歸分析中成為顯著的影響因素呢？偏相關(guān)也叫凈相關(guān)，其原理是控制（實質(zhì)是將無關(guān)變量與研究關(guān)注的變量的相關(guān)減去）某一些你不關(guān)注但是有可能對你的研究變量有影響的無關(guān)變量的影響，來探討你的研究變量的真實關(guān)系。逐步回歸的原理是逐步把對因變量沒有實際效應(yīng)的自變量從回歸方程中剔除，最終進入回歸方程的都是有實際預(yù)測效果的自變量，但卻并不

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什么是顯著性差異？

顯著性差異(significant difference)，是一個統(tǒng)計學(xué)名詞。它是統(tǒng)計學(xué)（Statistics）上對數(shù)據(jù)差異性的評價。通常情況下，實驗結(jié)果達到0.05水平或0.01水平，才可以說數(shù)據(jù)之間具備了差異顯著或是極顯著。

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怎么用SPSS算T值和P值？

先把數(shù)據(jù)輸入到SPSS中去，再在分析里找均值檢驗，點擊獨立樣本T檢驗，就可以計算出T值和P值了！

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liting李

SPSS變量分幾種？

數(shù)值變量、等級變量、分類變量：1.數(shù)值變量優(yōu)先考慮t檢驗2.等級變量優(yōu)先考慮非參數(shù)檢驗3.分類變量優(yōu)先考慮卡方檢驗

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SPSS中有幾種非參數(shù)檢驗方法

8種，分別是：1.Chi-square卡方檢驗；2.Binomial二項分布檢驗；3.Runs游程檢驗；4.1-Sample K-S 單個樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗；5.2 Independent sample 兩個獨立樣本檢驗；3.K Independentsample K個獨立樣本檢驗；7.Related Independent sample兩個相關(guān)樣本檢驗；8.K R

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