解讀統計與研究

2011-08-03 18:52:53解讀統計與研究譯者

迴歸分析如果出現多重共線性(multicollinearity)?

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進行多重迴歸分析時我們希望獨變項之間的相關性不要太高以免影響模型的準確度

那麼如果多重共線性確實發生了要怎麼辦呢? 這個時候可以使用step-wise regression來偵測出要被淘汰的獨變項

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好無助 2013-04-16 01:34:59

A與C的Pearson相關係數為0.816

版主回應

你所使用的回歸模型能否寫下例如: A + B + C = D 2013-04-16 21:56:56

好無助 2013-04-15 09:35:40

還是有點不太懂，
所以可以不用理會Pearson相關係數的0.816，
直接看迴歸分析裡的VIF1.473跟允差0.679嗎?

版主回應

敢問0.816是誰跟誰的相關? 2013-04-15 20:01:17

好無助 2013-04-14 11:17:14

不是耶
A和B 是C的前一項
與C相同的還有其他六項共同解釋D

版主回應

請參考本站台文章:
使用spss判斷多重共線性(multicollinearity) 2013-04-14 22:09:56

好無助 2013-04-10 11:18:35

您好
我想請問如果研究架構中有這
A↓
C→D (就是A和B都分別有箭頭向C)
B↑
如果A跟C的相關係數為0.816大於0.8了
但進行多元迴歸分析時，
A對C的VIF是1.473，允差是0.679
又好像沒有共線性問題
這樣我該怎麼分析?

版主回應

是否 A B C當作獨變項一起解釋D(依變項)? 2013-04-12 19:29:15

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