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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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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
! 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
: 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
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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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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发表于 2013-8-14 10:31:22 |只看该作者
回复:qytaojh
. O9 _+ |  U9 m
5 S2 j" X0 u. {) f8 _& Q1、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?$ ]+ B6 i* U; M" W
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。
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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。
, ~. D, ]0 r! C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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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 - q, U5 t4 P1 h4 r8 t9 w" j7 _
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
+ i& j; Y; W( z) y2 x: y) W% @( x
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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发表于 2013-8-16 10:19:58 |只看该作者
Kenneth 发表于 2013-8-14 18:08
, n0 l* N! S. C5 h( G没听过有控制变量R方太大的问题。, u& r% y0 y+ }
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 ...
+ s8 U2 p, U, e9 h; j
谢谢Kenny!
- Z/ I9 h* N. s4 v0 P+ s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 ^& o; a0 b; _8 w: K( G) N
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?
% l+ _3 c- c* w( C' s4 S谢谢您的回答!
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kongpengju 发表于 2013-8-16 10:19 & k  M$ C9 n& n; O% p8 S& Z; ?
谢谢Kenny!
( Z! R; v& p7 a& q/ H7 ?3 \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 ...
/ g4 Z/ a6 p$ H7 y% h
我认为可以直接使用。
; x9 _% ~7 M, H! X) O# H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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