
如何用spss做好回歸分析
心得1:如何做好回歸分析。
經(jīng)過多次實戰(zhàn),以及看了N多視頻,上了N多課,看了N多專業(yè)的書。我個人總結(jié)做回歸的步奏如下:
1對數(shù)據(jù)進行預處理,替換缺失值和處理異常值;
2是將單個自變量分別與因變量做散點圖和做回歸,判定其趨勢,并做好記錄(尤其是系數(shù)正負號,要特別記錄);
3是自變量和因變量一起做相關(guān)系數(shù),看各個變量相關(guān)關(guān)系強弱,為下一步檢驗多重共線性做準備;
4是自變量多重共線性診斷。若變量存在多重共線性,可采用主成分回歸,即先將存在多重共線性的變量做主成分分析合并為1個變量,然后再將合并成的新變量和其余自變量一起納入模型做回歸;
5是做殘差圖,看殘差圖分布是否均勻(一般在+-3個單位之間均勻分布就比較好);
6是報告相應結(jié)果。
心得2:看到論壇上有網(wǎng)友問為什么他(她)老師不建議采用后向步進法處理變量多重共線性。
老師說過他有個同學做過一個研究,即采用后向步進法剔除變量的方式去做回歸,得到的結(jié)果犯錯的幾率比較大。張老師也不建議用這個方法處理多重共線性。處理多重共線性比較好的方法是做主成分回歸。
心得3:有個朋友問我在報到回歸結(jié)果時用未標準化的回歸系數(shù)好,還是用標準化后的回歸系數(shù)好。
我個人覺得這個問題仁者見仁智者見智,要看想表達什么。具體而言,如果想表達在其它條件不變的情況下,自變量X每變化1個單位,因變量變化多少個單位,這種情況用未標準化回歸系數(shù)就好;如果想比較各個自變量對因變量影響的相對大小,即判斷相對而言,哪個變量對因變量影響更大。這時需要消除量綱的影響,看標準化后的回歸系數(shù)。
心得4:這是投稿一篇SSCI外審專家提出的意見。
我做的是 無序多分類logistic回歸模型。因變量分了5類,有一類個數(shù)比較多,達到300多,有1-2類個案比較少,只有30左右。專家提到了要做穩(wěn)健性檢驗。這個用stata軟件編程加一個robust即可解決問題。不知道在SPSS里面怎么做。歡迎知道的朋友一起討論下。我個人認為這是一個好問題的。不做穩(wěn)健性檢驗模型可能受一些極端值的影響,結(jié)果不穩(wěn)定。可能本來顯著的變量剔除1-2個樣本后就變得不顯著了。所以做回歸分析穩(wěn)健性檢驗也比較重要。
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