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本帖最后由 Kenneth 于 2012-6-18 14:09 编辑
# o9 `1 g: h7 Z
d% v+ w. E( j0 |9 pchimaomao,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? z) Z: @8 y- |% s, `( f: Q( {7 @
不过,你的问题代表你是太混乱了。我就尝试帮你一下吧。
_2 q# P& {" g" l+ D+ I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。; |# ?5 S$ n% ~& Z
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。
2 E6 f) c1 H U( j) f3 O& h(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)。
/ |, q0 v K, P2 x# l1 ~5 B(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)。- d3 N/ ^3 f( ?! ?* h5 U. W
6 B! h4 I% G; V; z$ s. u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)。, S2 y8 ?8 r9 k, Z6 E9 l( Z
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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