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为什么突然不显著了?

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发表于 2010-10-28 16:13:37 |只看该作者 |倒序浏览
朋友,你遇到的问题是原来x1,x2都各自影响y,为什么同时放进回归方程,突然两个都不显著了?
3 Z& M  u3 \; V/ v+ h4 c- K9 d2 i9 I' \& x
在 ppt 中第一个公式是只有x1在预测y。它的回归系数其实就是相关系数。我们假设相关 (ry1,也就是y与x1的相关) 是显著的。就是黄色的A的部分。
5 H( z/ w6 J4 {1 e% w% T    4 ~) R( _0 M( {% ~" R
    多加了x2后,回归系数 b1 已经不再是“y与x1的相关”这么简单了。它是一个半偏相关系数。从公式可以看见, 回归系数 b1变成了    ry1 减掉x2 对 y      解释能力」乘于「两个x 的相关。简单来说,你可以想像这个新的回归系数是 “控制了x2后,x1对y 影响”。
! S/ v. ]* P/ v, d# S1 P   
9 ^, d+ G/ `* ?% J# ~8 J+ z4 u     我不否认,x1自己对y 是有影响的,但是控制了x2后,x1对y的影响就是完全不同的意义了。如果x1与x2是很大相关的话,    控制了x2,x1对y可能就没有影响了(因为x2能够解释y    的能力是黄色的部分,多加了x1后,两个加起来还是同样是黄色的部分)。控制住x2,x1对y就没有影响了。x1与x2的相关越大,这个现象越严重。在统    计上,我们叫做“共线性”collinearity。如果是很多变量的共线性,就叫做多元共线性 multicollinearity。
( D* i7 ]& \$ B! V" M4 X0 _# T3 E    0 v9 g) M, c0 ?
    解释了这个现象后,如何面对你的问题呢?问题是x1与x2是不是在你的研究中同时影响y呢?如果是的话,那没有什么可以做了。因为事实是    “控制住x2,x1对y就没有影响了”。另外一个方法,就是首先做多元分析,然后再补充以一元分析(一个一个变量来研究),并说明是因为共线性才有这样的    结果吧。(其实共线性是可以测的,有一个叫做VIF variance inflation    factor)的测验可以检验共线性是否严重的。你在统计的书一定可以看见的。
; H7 x$ {% u4 s- j 本帖最后由 Kenneth 于 2010-10-28 16:14 编辑
/ h8 Q+ c- \% ~# ?9 q# q6 }
4 v: ?+ U7 u# v6 y3 Z

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发表于 2010-10-28 23:43:38 |只看该作者
感謝Kenny的教學,我跟著問一個很基礎的問題,尚請Kenny與大家教導。
  v! I/ g/ s: A! z+ a. ]# e- `我的問題是,控制變數和調節變數有什麼不同?我知道在統計上一個是放入x2,一個是放入x1與x2的乘積項,但是在研究中該如何進行解讀?控制變數(x2)的意義是說,在研究中會影響到x1與y之間關係的變數在分析的過程中必須被「控制」,這可不可以解讀成:因為x2會影響到x1與y的關係,所以x2調節了x1與y的關係呢?就如Kenny所說明的範例,當加入x2後,x1與y的關係不見了!這個可以說x2調節了x1與y的關係嗎?我猜,是不是必須依照研究的理論假設而定?
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发表于 2010-10-29 11:34:41 |只看该作者
回复 2楼 jkliang 的帖子
" B6 O" D7 X2 R/ w$ ~: S7 @
* J3 q7 c1 ~( ~4 m9 k1 j( q
5 p  K( x! N; z4 K; b( D% d6 |# F7 A    我想二者不太一樣。; R4 W6 a- ?/ a. w: T
! z$ F7 R0 D8 w+ I
moderation是對「關係強度或方向」的影響,在迴歸分析裡面就是對beta weight的影響,但調節變項X2不一定對X1或Y個別有影響。
2 R5 n6 N' q3 D* I2 \- P7 I; a  T( F8 Z
控制變項因為已知對Y有關係,因此需要被控制。
6 {/ h5 W& R- S1 a" `5 | 本帖最后由 chienhsin 于 2010-10-29 11:38 编辑 # m: T; u  i4 {+ C- |8 |& o" w0 v
4 T6 }( I  {( Q, x. s- d
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bow7    

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发表于 2010-11-1 20:13:36 |只看该作者
kenny,你好,刚刚看到你发的这个帖子,很受启发,非常感谢。我现在正在做一个课题,有几个问题想请教你:1、数据收集回来之后,做共线性检验,共线性很严重,该怎样处理呢?我知道可以用数据标准化降低共线性,但是我不知道这样做对最终的分析会有何影响。2用SPSS做探索性因子分析的时候,大多数变量都归到一个因子的下面了,这是不是说明数据的样本源有问题,而且因子之间的区分效度不高?该如何处理这种情况?3、在结构方程中,是否可以用X指标,直接做对Y潜变量的直接效应?也就是表示因果关系的直线箭头由指标直接指向潜变量。4、http://bbs.chinahrd.net/forum.php?mod=viewthread&tid=280559如上述链接中,图4-4-5,和图五,在结构方程中是否可以构建这样的模型?以上几个问题,请指点。谢谢! 本帖最后由 bow7 于 2010-11-1 20:16 编辑 & [- p. s( s# P- T0 o9 U) e& N
7 ?6 Z6 L( z3 c+ S
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发表于 2010-11-2 11:02:34 |只看该作者
bow7,
( }! W  m+ U% u$ H  ?( P1、数据收集回来之后,做共线性检验,共线性很严重,该怎样处理呢?8 K2 Z' G# l. v0 |* L' I
我猜这代表了你的模型有问题,就是有几个变量是“重复”的。在模型中删掉不要的变量吧。
; ]9 B' t  C$ U; ]9 a7 T- t
- v: {# u- t, v* h+ z' z% p. i1 m2用SPSS做探索性因子分析的时候,大多数变量都归到一个因子的下面了,这是不是说明数据的样本源有问题,而且因子之间的区分效度不高?该如何处理这种情况?" t, }8 F5 R) L6 H
是的。问题与上面一样。我猜有两个原因:(1)你收回来的全是态度,你是用态度来估计态度,而这些态度都是非常接近的。如果是的话,你的模型本身就可能是非常 common sense,有问题。(2)你有同源方法偏差的问题。所有变量都是从同一个人问回来的。我自己不觉得有什么解决方法。如果你真的没有办法,可以看一看 Podsakoff, P.M., MacKenzie, S.M., Lee, J., & Podsakoff, N.P. (2003). Common method variance in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88, 879-903.4 @0 Z1 P- i/ U$ z1 k0 t( t
4 w5 K% V$ d7 A' v( q0 @; ]  [2 J, n
3、在结构方程中,是否可以用X指标,直接做对Y潜变量的直接效应?也就是表示因果关系的直线箭头由指标直接指向潜变量。
. G$ L0 f: u5 Y0 G7 b$ D. ~不可以。指标是用来估计它所代表的潜变量的。* F' {/ t, C  T6 j

) G' W6 f0 M" h+ x: ~5 f' E$ H/ F: y4、我根据你的 link,结果是接回这一页,所以不知道什么是图4-4-5,和图五。
+ |' z1 z6 }( V  D, U7 \6 m, P8 s
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发表于 2010-11-2 19:15:56 |只看该作者
非常感谢kenny及时的回复,让困扰了我一段时间的问题得以解决。也非常抱歉,出现操作上的错误。现在我将图4-4-5和图五导入了。请看下面两图。在结构方程中是否可以构建这样的模型?谢谢![img][/img] 本帖最后由 bow7 于 2010-11-2 19:17 编辑 9 U0 L' L1 E9 i9 p; N3 A0 [) R

. y3 y5 t' u4 x4 z" G/ l8 I

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发表于 2010-11-9 20:48:14 |只看该作者
回复 6楼 bow7 的帖子8 ~& B3 _; y& Y' P& y

+ N. T! l8 y8 v: m
7 o& E0 U& W5 H1 s: k7 b    bow7,我现在可以看见图形了。但是,我不明白你的意思。什么叫做:在结构方程中是否可以构建这样的模型?为什么不可以呢?你担心什么?
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发表于 2010-11-18 09:21:45 |只看该作者
kenny,你好,非常感谢你的指导,这个问题已经解决了。不是担心什么,而是在用lisrel做的过程中,出现了一些问题,以致让我以为这个模型不可以构建呢。谢谢kenny!
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