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本帖最后由 Kenneth 于 2012-6-18 14:09 编辑 6 h. g9 ?5 b0 D/ U+ [
; t' t- `/ ?2 p) i& I, L+ x) tchimaomao,我一般不会替人看 paper 的。你知道你是这个领域的,可能看文章会快一点。可是我随便给你一篇任何领域的文章,还要你看懂,你要看多久呢?
6 `0 Z. Y& `% m6 U3 K6 h不过,你的问题代表你是太混乱了。我就尝试帮你一下吧。2 K; X, U* F# C3 }
我已经讲过,回归分析的自由度,与 SEM 分析中的自由度的计算方法是 不 一样的。3 k# r! m. R7 _; U" L4 X
回归分析的统计项是一个F-分布。F 有两个自由度。在回归中,分别是 k 与 n-k-1。 N 是样本数, k 是变量数。根据作者的结果(Table 8),我推断他们的样本数是 N=239。
5 y1 @8 `/ J, ^1 P(1) 用来估计 Firm performance (因变量)的回归公式有 10 个自变量,所以, F 值的自由度是 (10 , 239-10-1)= (10 , 228)。
$ N- N/ M) F; J; M* ?5 G, o# [5 _2 L(2)用来跑 Agility (因变量)的回归公式有 3 个自变量(是不是 entropy, industry 和 size ???),所以, F 值的自由度是 (3 , 239-3-1)= (3 , 235)。" a; U( e1 y2 l6 N1 D
* a' ^# M; A$ n8 o1 R9 e i
这代表,他们的模型中,有三个变量导致 Agility,同时,另外还有 7 个变量导致 firm performance(我猜是控制变量吧)。
5 q5 S8 Z& m) @我不知道你的 6(6+1)/2-15=6 是什么?这也与PLS没有关系。 |
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