[問題] 多元迴歸階層間R^2增加但調整後R^2卻減少

看板Statistics作者 (牛奶刺蝟)時間8年前 (2016/01/22 20:19), 編輯推噓3(308)
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對不起,因為稍早PO文時有一些狀況所以重PO。 ----------------------------------------------------------- 我在用SPSS跑多元迴歸時, 跑出來的表格結果有個部份我感到疑惑因此想上來請教大家, 我是使用階層迴歸的方式把一個個變項丟進去, 其中最後一個自變項是第一個自變項A和第二個自變項B的交互作用項, 我在此稱這個交互作用項為C, 然後我就發現當迴歸模式中從原本只有A和B在加入C的時候, R^2有所增加, 但是調整後的R^2卻減少了, 我知道R^2在變項增加時因為會有膨脹效果, 因此才會需要R^2做修正, 所以調整後的R^2通常比R^2來得小, 但是我不理解的是為什麼R^2在從模式一(A+B)到模式二(A+B+C)中是呈現增加的趨勢, 但調整後R^2的數值卻比模式一比模式二高? 請問我可能是哪裡有做錯? 或是這樣的狀況該如何解釋數據呢? 謝謝:) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 218.166.149.63 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1453465194.A.22C.html

01/22 21:14, , 1F
代表交互作用項能提供的額外解釋力不高
01/22 21:14, 1F

01/22 21:16, , 2F
如果不斷加入解釋變數到模型中,R-square”一定”不
01/22 21:16, 2F

01/22 21:16, , 3F
會降低
01/22 21:16, 3F

01/22 21:17, , 4F
所以才需要adj R-square
01/22 21:17, 4F

01/22 21:19, , 5F
所以如果新加入的解釋變數額外能提供的解釋力不高時
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01/22 21:19, , 6F
,adj R-square就會下降
01/22 21:19, 6F

01/22 21:29, , 7F
所以調整後R^2減少愈多表示變項C愈沒有解釋力嗎?
01/22 21:29, 7F

01/22 22:11, , 8F
應該說C在模型中已有A和B的情況下
01/22 22:11, 8F

01/22 22:11, , 9F
能再提供額外的解釋能力有限
01/22 22:11, 9F

01/22 22:12, , 10F
所以導致adj R-square下降
01/22 22:12, 10F

01/23 19:40, , 11F
了解,謝謝您:)
01/23 19:40, 11F
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