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本帖最后由 kongpengju 于 2013-8-13 17:04 编辑
! t) N! y O8 _& A+ u* S7 c) b( ]. r( r$ x9 O b
Hi,Kenny:3 }% T! q; n: E |
X/ M4 v2 n# `$ R( ] o5 T
/ o. O- v5 X4 v# K/ Z2 o* v9 l2 H我在用SPSS做层次回归的时候,“模型汇总”的结果如下:% l7 `5 o" T) E0 y: i8 w! P6 x; [0 z
4 S2 l/ o5 @% n3 b/ k8 _2 D
( N/ j! ~" G, i5 V1 x# n* b模型汇总 | 模型 | R | R 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 | : S+ y1 k) I: \4 f, k5 k4 ~
4 Q- e# J3 A, _5 R% c" j" B, C
其中/ L; m, ?/ j% X% B* |
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);
5 N. h1 J7 {# l6 h9 y模型2里面加入了4个自变量;# r" e* M$ D/ v3 s* g
模型3里面是5个交互项。' z# ^" ^+ A& R4 _4 w
/ x8 ? X; k5 j: Y b( O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?
Z; `. i" C& B! Q( D! d非常感谢!5 B! z u, p# X1 Y. K, A
4 R) e9 }0 k( {2 A1 D! W$ V2 m! ~
% e- l) s2 |) { J, L7 X& p1 \
* ^- `" F" {/ K, h: ^ p$ B+ W# D3 j) Q7 X0 s- C
补充,下面是系数表9 L+ B0 D; S E6 Z' T6 T
1 v" x) H2 M( _* f9 n& t. I2 E
L8 c. W& d8 H$ B4 H* U, E E系数a | 模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | t | Sig. | 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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