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multilevel model中的DV含大量零值(连续变量)

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楼主
发表于 2013-12-19 11:38:37 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 acechen 于 2014-4-30 20:57 编辑 " j- I9 Z- j9 \) J
' t% S+ q' B' D. u% B/ g+ }& w! ^

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沙发
发表于 2013-12-19 18:11:55 |只看该作者
本帖最后由 Kenneth 于 2013-12-19 18:14 编辑
  L; ]# }* ?! G8 R$ r
" o' s2 E# V* F我的感觉是这是你 研究的 boundary condition. 你有两个选择:
* D" T& O( ~- u(1) 把问题定义为 “什么因素影响会不会投资”? 那因变量就会是一个 0 与 1 的虚拟变量。+ F2 x9 _8 J& p: M
(2) 把问题定义为 “什么因素影响影响投资的多少”? 如果是这样的话,那自然不投资的不会在你的样本当中了。这就好比我们研究跨国企业的行为时,你不会同时把 “不跨国的本地企业” 也带进样本一样。但是,你的结论就只是对 “已经跨国的企业” 有效了。4 D* _) Z% Q! M9 ^
不知道这样的观点是后合理??
, d9 f$ F5 F" c! Q; E* P5 ]0 z2 ~) B) e! i
至于第二个问题, 我对 GLM 不熟。但是为什么要用 GLM 呢?
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发表于 2013-12-20 15:34:48 |只看该作者
Kenneth 发表于 2013-12-19 18:11
) h9 Q1 g$ u. E% b: r2 ~. L我的感觉是这是你 研究的 boundary condition. 你有两个选择:2 Z7 e& ^8 i2 s: k2 J! T
(1) 把问题定义为 “什么因素影响会不会投 ...
9 `0 V% U7 ?& B  R8 o/ C9 D9 ^
Kenny, 非常感谢您及时的回复和很有益的指点!
! ?" C% ^/ m. ^, K! t1 L3 O7 A) A1. 我比较赞同您的观点,重新界定研究问题的确是目前条件下解决我这一问题的较好方式。我已将研究问题重新界定为“什么因素影响是否投资“。
* m0 _- Z* C- ~9 k  y% J
+ e+ `& b8 f8 O2 J4 t( O4 I2. 关于为何考虑GLM7 Q  ^& E: z# w* n; r* \' R
如果给定原先的样本和原先的研究问题(原研究问题是探索影响某一投资水平的因素,此处将不投资视为投资为0),那么DV的特征(zero-inflated continuous variable)决定了GLM可能是合适的。但是,GLM假定了产生零值outcome的因素和影响非零outcome取值高低的因素是相同的,这一假定未必有理论基础。所以,是否该使用GLM的确值得好好考虑。% Y# M1 W. A) n# M

: n5 ]! E6 H) y( V
1 x. ?: w: U: y, \
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地板
发表于 2013-12-21 17:46:47 |只看该作者
可以教我一下嗎? GLM 與一般 的回歸有何分別?
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