回歸分析regressionanalysis(編輯修改稿)
2025-08-14 17:10 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 l control instead of experimental control 解釋型迴歸的程序 ? Accuracy of explanation ? Multiple correlation coefficient (R) ? Coefficient of multiple determination (R2) ? Significance test for R2 by ANOVA ? Independent contribution and statistical control ? Correlation coefficients ? Firstorder, partial, part coefficients ? Partial regression coefficients ? Raw or Standardized coefficients ? Relative importance of predictors 多元迴歸的變項(xiàng)選擇程序： II 技術(shù)考量：逐步分析法 （ stepwise multiple regression） ? 所有的預(yù)測(cè)變項(xiàng)並非同時(shí)被取用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而是依據(jù)解釋力的大小，逐步的檢視每一個(gè)預(yù)測(cè)變項(xiàng)的影響，稱為逐步分析法。 ? (一 )順向進(jìn)入法（ forward） ? 預(yù)測(cè)變項(xiàng)的取用順序，以具有最大預(yù)測(cè)力且達(dá)統(tǒng)計(jì)顯著水準(zhǔn)的獨(dú)變項(xiàng)首先被選用，然後依序納入方程式中，直到所有達(dá)顯著的預(yù)測(cè)變項(xiàng)均被納入迴歸方程式。 ? (二 )反向淘汰法（ backword） ? 與順向進(jìn)入法相反的程序，所有的預(yù)測(cè)變項(xiàng)先以同時(shí)分析法的方式納入迴歸方程式的運(yùn)算當(dāng)中，然後逐步的將未達(dá)統(tǒng)計(jì)顯著水準(zhǔn)的預(yù)測(cè)變項(xiàng)，以最弱、次弱的順序自方程式中予以排除。直到所有未達(dá)顯著的預(yù)測(cè)變項(xiàng)均被淘汰完畢為止。 ? (三 )逐步分析法（ stepwise） ? 綜合順向進(jìn)入法與反向淘汰法， 多元迴歸的變項(xiàng)選擇程序： I 理論考量：同時(shí)、階層與路徑 ? 同時(shí)分析法 （ simultaneous multiple regression） ? 所有的預(yù)測(cè)變項(xiàng)同時(shí)納入迴歸方程式當(dāng)中。 ? (一 )強(qiáng)制進(jìn)入法 ? 在某一顯著水準(zhǔn)下，將所有對(duì)於依變項(xiàng)具有解釋力的預(yù)測(cè)變項(xiàng)納入迴歸方程式，不考慮預(yù)測(cè)變數(shù)間的關(guān)係，計(jì)算所有變數(shù)的迴歸係數(shù)。 ? (二 )強(qiáng)制淘汰法 ? 與強(qiáng)迫進(jìn)入法相反，強(qiáng)制淘汰法之原理為在某一顯著水準(zhǔn)下，將所有對(duì)於依變項(xiàng)沒(méi)有解釋力的預(yù)測(cè)變項(xiàng)，不考慮預(yù)測(cè)變數(shù)間的關(guān)係，一次全部排除在迴歸方程式之外，再計(jì)算所有保留在迴歸方程式中的預(yù)測(cè)變數(shù)的迴歸係數(shù)。 ? 階層分析法 （ hierarchical multiple regression） ? 預(yù)測(cè)變項(xiàng)間可能具有特定的先後關(guān)係，而需依照研究者的設(shè)計(jì)，以特定的順序來(lái)進(jìn)行分析。 逐步法與同時(shí)法比較 ? 逐步分析法較同時(shí)進(jìn)入法可以找到最有預(yù)測(cè)力的變項(xiàng)，同時(shí)也可以避免共線性的影響，適合做探索性的研究使用。 ? 逐步法適合用以預(yù)測(cè)性研究，協(xié)助建立最佳預(yù)測(cè)模型 ? 逐步法是以統(tǒng)計(jì)程序處理變項(xiàng)重要性，在理論解釋性研究缺乏基礎(chǔ) ? 同時(shí)法的優(yōu)點(diǎn)則是可以從整體效果模式中看到所有自變項(xiàng)的效果，每一個(gè)自變項(xiàng)的解釋力皆被考慮與呈現(xiàn)。 範(fàn)例說(shuō)明 相關(guān)矩陣 相關(guān)1 . 0 0 0 . 4 1 3 . 7 6 1 . 6 5 6 . 8 0 6 . 8 2 5 . 4 1 3 1 . 0 0 0 . 1 1 5 . 2 7 2 . 5 4 9 . 3 7 2 . 7 6 1 . 1 1 5 1 . 0 0 0 . 6 1 9 . 3 4 4 . 4 0 5. 6 5 6 . 2 7 2 . 6 1 9 1 . 0 0 0 . 6 9 1 . 4 2 5. 8 0 6 . 5 4 9 . 3 4 4 . 6 9 1 1 . 0 0 0 . 8 2 2. 8 2 5 . 3 7 2 . 4 0 5 . 4 2 5 . 8 2 2 1 . 0 0 0. . 1 1 8 . 0 0 5 . 0 2 0 . 0 0 2 . 0 0 2. 1 1 8 . . 3 7 6 . 2 2 3 . 0 5 0 . 1 4 5. 0 0 5 . 3 7 6 . . 0 2 8 . 1 6 5 . 1 2 3. 0 2 0 . 2 2 3 . 0 2 8 . . 0 1 4 . 1 1 0. 0 0 2 . 0 5 0 . 1 6 5 . 0 1 4 . . 0 0 2. 0 0 2 . 1 4 5 . 1 2 3 . 1 1 0 . 0 0 2 .10 10 10 10 10 1010 10 10 10 10 1010 10 10 10 10 1010 10 10 10 10 1010 10 10 10 10 1010 10 10 10 10 10G R A D E 學(xué)期總分G E N D E R 性別A B S E N T 缺席次數(shù)H O M E W O R K 作業(yè)分?jǐn)?shù)M I D E X A M 期中考成績(jī)F I N E X A M 期末考成績(jī)G R A D E 學(xué)期總分G E N D E R 性別A B S E N T 缺席次數(shù)H O M E W O R K 作業(yè)分?jǐn)?shù)M I D E X A M 期中考成績(jī)F I N E X A M 期末考成績(jī)G R A D E 學(xué)期總分G E N D E R 性別A B S E N T 缺席次數(shù)H O M E W O R K 作業(yè)分?jǐn)?shù)M I D E X A M 期中考成績(jī)F I N E X A M 期末考成績(jī)P e a r s o n 相關(guān)顯著性( 單尾)個(gè)數(shù)G R A D E 學(xué)期總分G E N D E R性別A B S E N
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