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如何用spss做好回歸分析
2015-09-12
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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系數(shù)，看各個變量相關關系強弱，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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