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标题: 关于层级回归中控制变量R方的大小问题，请教Kenny [打印本页]
作者: kongpengju    时间: 2013-8-13 15:44
标题: 关于层级回归中控制变量R方的大小问题，请教Kenny
本帖最后由 kongpengju 于 2013-8-13 17:04 编辑 $ H$ A- o, J1 i0 W$ h* ]

2 ?5 k5 O' u$ x1 _" A- u' AHi，Kenny：
; _+ q! n3 w* v3 {5 \9 P) v/ i
' O% E7 K% {' W$ d
1 M! L  a& m1 m+ E# p# E我在用SPSS做层次回归的时候，“模型汇总”的结果如下：" q& X! {, M- a
7 Q( z  G$ r+ P1 j
( ^! g) g- K' |6 [' y6 c
模型汇总
模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差
更改统计量
R 方更改
F  更改
df1
df2
Sig.  F 更改
1
.504a
.254
.248
.46383
.254
40.358
2
237
.000
2
.809b
.655
.646
.31816
.401
67.677
4
233
.000
3
.824c
.680
.664
.30985
.025
3.534
5
228
.004
- c( P! L4 E+ q( s6 ^9 p

0 i; t* @$ x+ Y$ K) n7 o* V: m其中
, i" e; F* Y3 r  `, v模型1里面只包含2个控制变量（合作时间长短、感知伙伴的重要性）；
9 T! ~. U% `5 z模型2里面加入了4个自变量；0 s; Y, J& T  i' `
模型3里面是5个交互项。7 }2 `, J7 t/ H- e+ E, _# B' P

4 s- h6 b# [/ b! X我发现许多期刊论文里面，别人控制变量的模型1里面，这个R方一般在0.1左右，但是我的结果为.254。彼此之间的差距很大，这样有没有问题？如果别人让我解释这个差异，我该从哪些方面入手啊？
& O+ w. R* Q. i, p# {% [8 S. M" i非常感谢！- S, j% J. s- ]5 a$ g% s& z: L- G

4 _6 x3 e- E, O/ i0 @( n+ v; {+ x% E% v. J- c& A! N
+ Q+ v! n% H0 q7 q3 w# h
& k& e0 H0 o- ^
补充，下面是系数表, m7 [. W" }* S' M9 V
% w' u; ?( d' Y: [9 j0 Z6 {

: o3 z  p/ O5 n
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
tSig.
B
标准  误差
试用版
1(常量)
2.363
.158
14.972
.000
合作时间
.054
.027
.111
1.966
.050
重要性
.317
.038
.476
8.407
.000
2(常量)
3.061
.228
13.397
.000
合作时间
-.021
.019
-.043
-1.076
.283
重要性
.088
.031
.132
2.825
.005
X1
.135
.041
.170
3.248
.001
X2
.057
.037
.078
1.545
.124
X3
.166
.039
.210
4.307
.000
M
-.410
.039
-.474
-10.383
.000
3(常量)
3.176
.230
13.838
.000
合作时间
-.027
.019
-.055
-1.395
.164
重要性
.083
.031
.125
2.670
.008
X1
.130
.041
.165
3.181
.002
X2
.063
.036
.087
1.764
.079
X3
.145
.039
.184
3.711
.000
M
-.418
.039
-.483
-10.611
.000
X1X3
-.069
.025
-.166
-2.730
.007
X2X3
-.053
.027
-.116
-2.005
.046
X1M
-.042
.020
-.102
-2.111
.036
X2M
.016
.028
.034
.572
.568
X3M
.004
.025
.009
.169
.866
作者: qytaojh    时间: 2013-8-13 21:27
控制变量的R方比较高说明控制变量对因变量的影响还是比较大的。R2的大小说明控制变量对因变量的解释力。我的理解是这个控制变量好像没有控制好？另外在模型回归时一个回归模型只需要一个常量吧（constant）？
作者: kongpengju    时间: 2013-8-14 10:31
回复：qytaojh
* _6 j) v" S2 ~% r  N' I3 V3 c% s3 r- v# Y0 t
1、控制变量解释力太大，没有控制好。就这个结果而言，是不是需要重新设计控制变量，再次进行数据收集？' V& \" V+ U+ B
2、模型回归是1个常量。因为层级回归3层，所以上面表中显示出来了3次常量。
作者: Kenneth    时间: 2013-8-14 18:08
没听过有控制变量R方太大的问题。$ u9 M# O+ D! \' ]* m
我想问题的重心是，你为什么要控制这两个变量？如果是前人的研究结果，你想知道控制住两个已经知道的影响因素后，你新提出的变量的影响，那有何问题呢？为什么控制变量的影响要小才好呢？
作者: 卖桔者    时间: 2013-8-14 19:51
我有一次碰到只包含控制变量的模型 调整的R平方为负值的情况
作者: Kenneth    时间: 2013-8-14 21:56
卖桔者 发表于 2013-8-14 19:51
+ I, Q" ]: F$ `2 }我有一次碰到只包含控制变量的模型 调整的R平方为负值的情况
; G! ^/ A) k9 [+ I) m# H6 q* G
100% 是错误。R-方一定是正的。增加了变量，不可能减少R-方的。
作者: kongpengju    时间: 2013-8-16 10:19
Kenneth 发表于 2013-8-14 18:08
1 @- W! K" ^$ B9 d3 {; Y没听过有控制变量R方太大的问题。; V' s4 G2 E9 z6 W4 u
我想问题的重心是，你为什么要控制这两个变量？如果是前人的研究结果，你 ...

* x1 D% C$ }2 {* q2 {3 N9 V谢谢Kenny！
( G& Y, x% S. Z4 c因为是研究供应链合作关系的，所以选择了合作时间和感知重要性。这两个控制变量在前人研究过程中提到过，所以就在这里拿来作为自己研究的控制变量了。因为前人研究过程中，控制变量R方一般都在0.1左右，其他层级回归文章中，我看到的控制变量R方最高也就17%，所以看到自己的控制变量R方在0.245，就有点弄不明白了，所以特地请教一下Kenny。
2 s6 X# v& F3 w/ C; ]% {0 S看完大家的回复和您的解答，那就是我的这个结果没有问题，直接使用就可以了，对吧？
' c3 P/ Y8 o6 L! ~1 o) B8 c4 i谢谢您的回答！
作者: qytaojh    时间: 2013-8-16 11:14
kongpengju 发表于 2013-8-16 10:19 * I/ O4 h2 J" x" ^; X7 e9 ~* s$ c- Q
谢谢Kenny！
( D" D9 e$ C! {因为是研究供应链合作关系的，所以选择了合作时间和感知重要性。这两个控制变量在前人研究过 ...
1 d0 j4 m; W" X( F( i! Z8 A
我认为可以直接使用。0 L3 F4 o- E5 ?' Q3 i: E; T4 t8 e
其实控制变量就是自变量的一部分，只是在研究中不是重点要关注而已，但它可能对研究的问题尤其是因变量会产生影响，所以需要单独控制和其他自变量一起分析时考虑一下。



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