关于层级回归中控制变量R方的大小问题，请教Kenny

kongpengju

& Z* o: C) G" m
. ?5 f  n3 [& K8 r1 ^1 m9 b/ S  YHi，Kenny：


. d9 P$ D' p+ B+ q2 f我在用SPSS做层次回归的时候，“模型汇总”的结果如下：
4 o* I8 R9 A/ x8 S# \+ {

模型汇总
模型	R	R 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

) |- N" c, ?3 h) ^  w( z; |
8 d1 @. Y2 Y8 ]4 T其中
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）；
9 |  s: l! ^; O% m  S( \* j- Y模型2里面加入了4个自变量；
/ C) |3 \8 s& H& M1 B模型3里面是5个交互项。

5 @" n+ z: `2 a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？
非常感谢！
. `6 J( X6 D+ e
& F8 t' |) Z, ~3 T2 e' }2 l6 t, ]

) u$ Z( O4 J# a6 P! k; c
补充，下面是系数表


! o2 p* d1 [5 p  z6 U  o0 s& H  w

系数a
模型		非标准化系数		标准系数	t	Sig.
		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

qytaojh

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）？

kongpengju

回复：qytaojh

1、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？
  X3 X( {: b! v2、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。

Kenneth

没听过有控制变量R方太大的问题。
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？

卖桔者

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

Kenneth

卖桔者 发表于 2013-8-14 19:51
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

* @/ w: E) O3 V$ Y7 h- \100% 是错误。R-方一定是正的。增加了变量，不可能减少R-方的。

kongpengju

Kenneth 发表于 2013-8-14 18:08
$ R* B. n& {6 @! a没听过有控制变量R方太大的问题。
8 `+ `* `* a- ?" |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 ...

谢谢Kenny！
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。
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？
谢谢您的回答！

qytaojh

kongpengju 发表于 2013-8-16 10:19
谢谢Kenny！
+ I  ^' v6 |) i5 g% d+ I# }6 J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 ...

* r! e9 E& k2 ~7 \我认为可以直接使用。
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。