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如何处理数据大量积聚一点的非删失数据，谢谢！

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秀才

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电梯直达

楼主

发表于 2013-5-25 09:54:15 |只看该作者 |倒序浏览

我在做个企业创新的研究，其中有两因变量分别是研发投入和专利产出，但是这两个数据都有大量（超过一半）的观察值为零，一开始我把他们当成左删失数据处理，但后来一想好像不对劲，查阅了删失数据的定义，感觉这两个数据不是删失数据，只是严重偏态分布的数据，因为在这里零值表示的是没有投入研发资金和没有专利成果，不可能有比零更小的数值了，这样原来打算使用的tobit分析工具就不适用了，不知道有没有合适的分析工具？我把研发投入这部分处理成两个变量--态度和力度，如果有实际研发投入，态度编码为1，如果投入为零则态度编码为0，然后对有实际研发投入的观察值（即态度为1的观察值）考察他们的投入力度，这种处理方式好像可以，但是这种处理方式运用于专利产出的时候就很难解释了，很难把专利成果再划分成两个变量或部分进行解释，但如果不这样处理的话又无法有些应对这种偏态数据，不知道有什么建议没有？谢谢！

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Kenneth

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中人网专家

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沙发

发表于 2013-5-25 14:36:10 |只看该作者

Ruder, 我用 Logistic regression 的经验不多，不过我的感觉与你一样， Logistic regression （0 与 1之分）好像更合宜。
你没有必要所有的因变量都用同一种分析方法的。 y1 用 Logistic regression， y2 用 OLS 有何不可？（y1 是态度; y2是力度）

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