[問題] 關於迴歸的變項顯著問題

看板Statistics作者 (table)時間14年前 (2011/12/29 11:51), 編輯推噓1(1推 0噓 9→)
留言10則, 3人參與, 最新討論串1/1
各位好： 小弟最近再跑一筆小型資料，樣本數不大，70個左右 我的依變項是Y效果（連續變項） 自變項分別是A行為（二元變項1/0)和B行為（二元變項1/0) 分別放入單變項回歸模型時，發現有沒有A行為對Y效果有顯著影響，B則不顯著 但是如果把A跟B行為都放入模型中，A就變成不顯著了（當然B行為還是不顯著） 接著， 我跑A行為跟B行為的卡方分析，發現A行為跟B行為有關係， 所以我猜想B行為會不會是干擾因子，但是B跟Y之間又沒有顯著關係 因此想請問各位專家， 像這種因為另一個對Y不顯著的B變項的加入， 而使得原本對Y有顯著影響的A變項，也跟著不顯著的可能原因是出在哪裡？ 謝謝大家 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.4.189
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12/29 12:16, , 1F
B 對 Y 無作用, 加入模型, 由於 B 與 A 之相關, 使誤差擴大.
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12/29 12:17, , 2F
因此, 模型中不需要也不宜放入 B.
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12/29 14:43, , 3F
我看A變項的標準誤並沒有因此變大很多, 所謂的的誤差指的是
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12/29 14:44, , 4F
標準誤的意思嗎？ 還是說標準誤只要變動一點,結果就會差很
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12/29 14:44, , 5F
多？
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※ 編輯: table 來自: 140.112.4.202 (12/29 14:46)
推
12/29 16:51, , 6F
這問題跟共線性好像類似~可以看看~造成標準誤非有效
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12/29 20:18, , 7F
我跑了vif, 都是1點多Orz...
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12/30 15:11, , 8F
但是你不是說A,B有相關~這樣VIF應該會變大?
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12/30 15:12, , 9F
還是說你的相關?多少?不顯著相關?顯著相關?
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12/30 23:30, , 10F
我這邊的相關是採用A,B的卡方檢定去看,有達到統計顯住
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