心理學(xué)研究方法-多元回歸分析-免費閱讀
【正文】 當(dāng)值越小，代表共線性越大。 回歸分析的步驟 步驟同一元回歸 ? 補(bǔ)充步驟 在 statistic勾上 R square change， part and partial correlation（半偏相關(guān)和偏相關(guān)）， conlinerarity diagnostics（共線性判斷） 分層回歸方法 ? Enter：強(qiáng)制進(jìn)入 ? Forward：前向選擇法 ? Backward：反向刪除法 ? Stepwise：逐步回歸，最常用 ? 把 需要控制的變量用這種方法 強(qiáng)制 enter法放 入方程 ? 自由 進(jìn)入變量 用 forward、 backward和 stepwise方法 放入方程 Enter法 逐步回歸法（可以得出更優(yōu)的方程） 決定系數(shù)的變化量 回歸方程的顯著性檢驗 保留的變量，因為回歸系數(shù)和偏回歸系數(shù)顯著 刪除的變量，因為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)不顯著 多重共線性判斷 ? 回歸方程的顯著性檢驗 ? 偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗 ? 決定系數(shù) R2，校正決定系數(shù) R2 ? 復(fù)相關(guān)系數(shù) R 回歸方程的解釋能力 回歸方程的解釋能力 ? 回歸方程的顯著性檢驗 ? 當(dāng)顯著時，便可以認(rèn)為回歸方程中至少有一個回歸系數(shù)是顯著的，但是并不一定多有的回歸系數(shù)都是顯著的。最右圖，殘差非正態(tài)。如果獨立，則 d約等于 2。 標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)： 可以用來比較哪個自變量是影響 y的主要因素，哪個是次要因素（即哪個自變量對 y的影響更多）。 ? 回歸方程顯著： 說明 X與 Y 有顯著的線性關(guān)系。 ? 方差齊性： 自變量的任何一個線性組合，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。 ? β = （ δ y/ δ x） *r，稱為非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù) ? α
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