[問題] 加入新解釋變數後 原有變數方向改變

看板Statistics作者 (我沒有暱稱)時間11年前 (2012/12/10 06:00), 編輯推噓1(1推 0噓 11→)
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最近在作有關迴歸分析的練習題 其中有一個問題是 假若一開始有一多元迴歸模型 其中某一解釋變數 A (研究最關心之變數)之係數為正 且非常顯著 如果在此模型原有的架構上 加入一新的解釋變數(B)之後 則A的係數變為負數 請問可能造成此現象的可能原因為何? 煩請高手解惑 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 80.112.141.79
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Simpson's Paradox, 或稱 B 是 A 與反應變數關聯之曲解變數.
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意謂 A 與反應變數(以 Y 表之)本應有負的關聯, 但因 B 與 A
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及與 Y 的關聯方向相同(同為正向或同為負向)而且很強, 以致
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當模型疏於考慮 B 之關聯時, A 透過 B 與 Y 之間接關聯被併
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入 A 與 Y 之直接關聯 (真實關聯), 而掩蓋住本來的負向關聯,
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反而呈現正向.
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統計學界稱之為 Simpson's paradox, 是因控制 B 時呈現的關
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聯方向(正負), 在不控制 B (相當於資料合併) 時關聯方向正負
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反轉.
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社會學研究稱 B 是 "曲解變項", 蓋因資料分析時不控制 B, 使
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得 A 與 Y 的關聯因 B 隱藏之作用而被曲解了.
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推
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共線性?
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