Re: [請益] 有關SPSS的干擾變項檢定
※ 引述《babyyama (（￣ε￣*) 嘟嘴)》之銘言：
: ※ 引述《eunose (111)》之銘言：
: : 非常感謝各位仗義相助，不過我想再問的更清楚一點
: : 照一二三階段，用regration→binary logistic跑出來的東西，是不是
: : 應該會有R square change出現? 而系數顯著性是用Wald而非t值，可以從Sig判斷吧?
: : 或者是我的操作根本是錯的?? 麻煩解答，謝謝!
: R square基本上是檢驗research framework的可信度
: 當R值越高 相對架構整體也越可受檢驗
: 一般來說
: 要測量這樣的干擾變項
: 可以先檢視變項之間的相關性高不高 會不會有共線性問題(pearson檢定)
: 如果有 那基本上這樣的架構其實就..ooxx
: assume沒有以上問題
: 就跑regression
: 就"表"放的數值來看(一般paper會用到的)
: regression我記得沒錯的話是放beta值
: 當然看顯著性是看Sig值，不過表的話是放別的
regression我記得是拿來做相關性,然後去預測走向
regression的表要看(1)R square change (2)beta (3)Sig值
R square change的數值要換成百分比,表示能夠解釋的變異量
beta是看預測的可行性高不高 ; Sig值是看顯不顯著.
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我舉例來說好了,會比較清楚.
例如:你要從學生的段考成績跟模擬考成績,來看他聯考成績分數,是否有相關性,
就可以作regression.(本例只探討以上三數據)
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(1)首先要做相關的R coefficent,發現段考成績跟模擬考成績跟聯考分數有高度相關
的話就可以繼續下一步.
(也有低度相關去做下一步的,是要證明此法不可行)
(2) regression數據如下(模擬的,非真正實驗數據)
R2 change beta t
______________________________________________________
段考成績 .59 14.322 4.582**
模擬考 .74 15.325 12.353**
段考模擬平均 .80 18.322 10.225**
______________________________________________________
** p<.01
段考成績能解釋 59%學生的成績Variation
模擬考績能解釋 74%學生的成績Variation
段考模擬平均 80%學生的成績Variation
所以三組的R square數值可以成功的解釋大多數的成績Variation ,
其Beta值表示,用學校成績來解釋聯考成績的可行性相當高.
因此我門可以做預測:
從以10年來所有學生學校成績跟聯考成績,分析相關後的數據來看,
由某生 段考成績 59%可以預測到 聯考大概是幾分
模擬考成績 74%可以預測到 聯考大概是幾分
平均成績 80%可以預測到 聯考大概是幾分
例子:
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平均成績 ...... 60 70 80 90 100
聯考成績 ...... 70 80 85 87 90
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如果某生平均成績 70,80%我門可以預測他聯考大概是80分左右
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