Re: [問題] 迴歸beta值加入變項後負轉正值

看板Statistics作者 (いい天気！)時間9年前 (2015/03/22 17:57), 編輯推噓1(1推 0噓 13→)
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※ 引述《m223945994 (甜甜的)》之銘言： : http://i.imgur.com/rIxMNwl.jpg
: (圖為縮減報表自己重寫) : 報表主要看女性與男性在預測整體滿意度的情況 : 統計方法: 線性迴歸分析 : 問題1: : Model 1的女性beta值為負值(-0.691) : 加入問卷的各構面跑Model2後 : 女性的beta值變正值(0.182) : 請問負轉正值的部份該如何解釋? 意思是說，Model 1裡面看到的負值， 大多數是來自其他新加入的指標在男女之間分布有差別所致， 並不是來自於單單性別的差異。 : 問題2: : 護理溝通的beta值(0.359) : 為各構面裡最高 : 可解釋說 女性較著重護理溝通的部份 : 因為其對預測整體滿意度貢獻較大? 不行，有幾個原因: 1. 護理溝通...醫師溝通...這些係數是所有人皆共用的， 你把"女性"這個變數換成"男性"，那些係數結果還是會一樣， 難道就會變成"男性較著重護理溝通的部份"了嗎 XD 2. 這些指標的分布不會一樣，如果"護理溝通"是個0~5分的指標， 直接乘以2變成一個0~10分的指標，係數就會剩下一半， 但是所謂貢獻度卻不應該因為這樣有所改變。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.192.231.72 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1427018273.A.1F2.html
推
03/22 19:40, , 1F
您好, 謝謝您的回覆!
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03/22 19:41, , 2F
問題1:
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負值的部份我以為是
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女性的整體滿意度比男性差
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的意思 (問卷轉換分數比較低)
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所以是我誤解這beta值的意思了!!
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你對女性滿意度的解讀無誤，原本較差後來較好
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女性整體較差，但較差的原因可以被新加入的因子解釋
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Y大已經解釋很清楚了，容我再補充一下。
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只單純比較男女性別，女性分數較低。
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但考慮其它共變數後（概念類似把共變數的影響移除，或
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或是當共變數在相同大小的情況下），女性分數較高。
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所以你可以檢視你的資料，是不是共變數在性別之間差異大
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還有其它可能原因，所以還是做過模型診斷才能說明。
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文章代碼(AID): #1L3f8X7o (Statistics)
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