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关于层级回归中控制变量R方的大小问题，请教Kenny

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kongpengju    

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发表于 2013-8-13 15:44:01 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 kongpengju 于 2013-8-13 17:04 编辑 2 C' a& X- c! c3 S- \: b, M

  L& [  @, j; r7 W! ~Hi，Kenny：: ]8 @9 ]+ T) t: Z. V) W# |7 Q* }

/ j# p. F4 c. [- n6 H3 Y$ _) p$ z" x" `2 |) T0 K  [
我在用SPSS做层次回归的时候，“模型汇总”的结果如下：" [; }* D. e5 |+ m& u6 A
$ W, h. L' R6 G
) V& |! g& m4 e3 ?$ c3 [; L+ ~
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

$ A8 i: `( T5 c+ g1 e0 }( ^
& x# a' C, Z) @0 n* L其中
4 }- w9 D9 G& Q; G4 {7 x5 H# J5 c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）；
! ~: z4 F( o8 j, U模型2里面加入了4个自变量；
& m* H( g2 \3 j3 \8 k" N2 A0 s' ^模型3里面是5个交互项。  K6 ?8 D2 _" f$ W9 H3 n6 \# ?0 H; h
" b, I0 {* h0 }1 m) M4 ^9 K
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？9 S* m0 c* x, U
非常感谢！. H% _9 [! @4 y# e7 V  L
% a2 @% s7 R3 I
( f5 d/ v9 R! |( Y& e
) a1 z- d3 C5 o2 B8 c/ h
: r9 ]* \& {6 ]3 Y6 h& n
补充，下面是系数表
5 g( l+ [. l2 `8 U7 w7 I* w$ e: W5 ^7 |% G$ u. o$ U' }  Z

7 V4 }' i  U& O2 H1 h
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
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qytaojh    

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发表于 2013-8-13 21:27:10 |只看该作者
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）？
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kongpengju    

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发表于 2013-8-14 10:31:22 |只看该作者
回复：qytaojh' y0 H3 U7 A( s, m. `% O
: z2 \- E; C% T- ]* u% F- l
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？
- T" M: e/ ?4 b% L2、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。
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Kenneth    

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发表于 2013-8-14 18:08:24 |只看该作者
没听过有控制变量R方太大的问题。1 a7 Z) L- z4 R- p
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？
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发表于 2013-8-14 19:51:54 |只看该作者
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
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Kenneth    

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发表于 2013-8-14 21:56:08 |只看该作者
卖桔者 发表于 2013-8-14 19:51 9 p) {# c' H! E& F7 Z
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
  T* N" O1 ?: S
100% 是错误。R-方一定是正的。增加了变量，不可能减少R-方的。
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kongpengju    

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发表于 2013-8-16 10:19:58 |只看该作者
Kenneth 发表于 2013-8-14 18:08 * n" D1 E3 Y/ N( L1 u& U
没听过有控制变量R方太大的问题。3 I! @! W2 }. T( ~% {
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 ...

+ H  |) j  ~1 K7 U4 B- i# J谢谢Kenny！
: ~. o5 G; |0 `- Q" {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。5 C( [4 Z# f) z$ }" }
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？
9 Y$ g( w6 X, a' u2 j; K谢谢您的回答！
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qytaojh    

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发表于 2013-8-16 11:14:26 |只看该作者
kongpengju 发表于 2013-8-16 10:19
9 F- H. x5 W8 V* E; E1 ~谢谢Kenny！
3 ]& c# s+ M% m* d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 ...
5 |' Q8 ^0 T$ o) Q
我认为可以直接使用。9 {1 D6 P8 Q  g6 D) V% G  Q  v/ D% |4 ~
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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