[問題] 顯著不顯著!!追星族@@

看板Statistics作者 (Ed )時間15年前 (2011/03/12 00:01), 編輯推噓0(0020)
留言20則, 2人參與, 最新討論串1/1
大家好 想問一個乘腔濫調的問題 其時爬文也發現很多人都有發過這類文章 但是我還是不太懂,還請強者解惑 第一個問題是 當我們進行一般線性迴歸分析的時候 以槽式模型進行分析 也就是跑很多次,一次只丟一個重要變項,下去看變項之間的變化狀況 也包括了顯著狀況。 其中 包括 1.丟了一個變項 讓其他變項沒有顯著 ,各位會怎樣去說這個效果呢 2.另外一個狀況就是 丟了一個變項X2進去模型 使得原本沒有顯著的變項X1變得有顯著 主要我想詢問的就是第二個問題 如果假設都沒有共線性的問題 我們是說 X2是一個 抑制變項(SUPPRESSOR VAR)? 還是有其她說法, 我不太懂這之間要如何解讀。 如果說抑制效果,那X2抑制了什麼效果, 他沒有抑制啊! 我之前上課聽老師說的 一種說法 說明抑制效果是指 兩個分別對依變項沒顯著的變項 一同丟入之後 都有顯著了。 反正我還是搞不懂啊!!!!! 有誰可以幫我解惑 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.227.181.145

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抑制變項, 就是說如沒有把該變項的效應分離出來, 將導致其他
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變項的效應被抑制. 如沒有放 X2 時 X1 不顯著, 放 X2 後 X1
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顯著, 就表示在模型沒有放 X2 時, X1 的效應被 X2 抑制了.
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相反的一種情況: 沒有 X2 時 X1 效應顯著, 而放進 X2 時 X1
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不顯著, 則 X2 可能是 X1 與反應變數中間之中介變項, 也可能
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只是 X1 與反應變數同時與 X2 相關所造成的虛假相關.
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又一種情況, 有沒有 X2 都可發現 X1 效應顯著, 但正負號卻相
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Liu大!!!感謝你的解惑,我一直重新進版@等你的推文....
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很感謝!!!!但是我還有個問題,除了用中介變項和虛假關
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反, 則 X2 被稱為 "曲解變項", 這種現象也稱為 Simpson's
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paradox.
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關係去解釋外,還有其他種嗎?
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真強者!!!感謝感謝!!!!!!
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若 X1 是較廣的概念, X2 是 X1 內含意義中較小的一項概念,
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而加入 X2 做控制可使 X1 的效應減弱或消失, 則稱 X2 是 X1
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的一個 "內含變項".
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以上我談的東西主要取自: 調查分析的邏輯,
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徐正光、黃順二(民81,譯, Rosenberg 原著).
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出版者: 臺北, 黎明文化. 但出版者自己都忘了有這本書.
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好感人......雖然我不認識你!但是我很感激你幫我解惑
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文章代碼(AID): #1DUaTLDw (Statistics)