心理學(xué)研究方法-多元回歸分析-全文預(yù)覽
【正文】 程表示 X與 Y之間的關(guān)系是可靠的。所以 R2是一個(gè)受自變量個(gè)數(shù)與樣本規(guī)模影響的系數(shù)，一般的常規(guī)是 1:10為好。 ? leverage值（杠桿值）：當(dāng)值 3倍均數(shù)，均數(shù)為（自變量個(gè)數(shù) +1） /N ? 畫散點(diǎn)圖： 最后把 cook距離值和 leverage杠桿值分別作為 X和 Y軸畫散點(diǎn)圖，方便判斷。如果殘差間相互獨(dú)立，則取值在 2附近。自變量是現(xiàn)實(shí)中容易測(cè)量的，而因變量是難測(cè)量的，如幸福感、自我效能感等 ? 估計(jì)回歸是線性還是非線性 ， 用散點(diǎn)圖判斷。用多個(gè)變量預(yù)測(cè)某一個(gè)變量。 ? 在問卷調(diào)查中用得多 ? 包括 線性和非線性、一元和多元回歸分析 一元和多元線性回歸 ? 一元線性回歸： 在兩個(gè)變量具有線性關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立預(yù)測(cè)方程式。在相關(guān)變量見建立預(yù)測(cè)方程式的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法叫做 回歸分析。 ? 多元線性回歸： 多個(gè)變量都與一個(gè)變量存在相關(guān)關(guān)系，建立用預(yù)測(cè)方程式。 ? β = （ δ y/ δ x） *r，稱為非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù) ? α = μ y βμ x 標(biāo)準(zhǔn)化 回歸 方程 （使用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù) 計(jì)算的回歸方程） ZY=BZx ? B = （ δ Zy/ δ Zx） *r=1*r=r， 稱為 標(biāo)準(zhǔn)化 回歸系數(shù) 兩種方程表現(xiàn)形式 回歸分析的一般過程 ? 提出假設(shè)的回歸模型 ，確定自變量和因變量。 ? 用 durbinwatson計(jì)算，值在 04。 ? 方差齊性： 自變量的任何一個(gè)線性組合，因變量 y的方差均相同 （把 ZPRED放入 Y軸，把ZRESID放入 X軸做圖） 注意的問題 ? 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷（極端值的判斷 ） ? Cook’s distance ：當(dāng)值 1，表明是特別大的極端值。 校正的決定系數(shù)： 隨著自變量的增加， R2自然就會(huì)隨之增加。 ? 回歸方程顯著： 說明 X與 Y 有顯著的線性關(guān)系。 PP圖的點(diǎn)是不是接近對(duì)角線。 標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)： 可以用來比較
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