※ 引述《eunose (111)》之铭言： : ※ 引述《soniap (忘记了遗忘)》之铭言： : : 直接这样投会有共线性的问题 : : 先把X and Y标准化 => zX and zY 再依循上面的步骤 : : 才不会有共线性的问题 : : 记得跑回归时要勾一个colliner的检验 VIF大於10有共线性 (有比较严的标准是VIF>4) : 非常感谢各位仗义相助，不过我想再问的更清楚一点 : 照一二三阶段，用regration→binary logistic跑出来的东西，是不是 : 应该会有R square change出现? 而系数显着性是用Wald而非t值，可以从Sig判断吧? : 或者是我的操作根本是错的?? 麻烦解答，谢谢! R square基本上是检验research framework的可信度 当R值越高 相对架构整体也越可受检验 一般来说 要测量这样的干扰变项 可以先检视变项之间的相关性高不高 会不会有共线性问题(pearson检定) 如果有 那基本上这样的架构其实就..ooxx assume没有以上问题 就跑regression 就"表"放的数值来看(一般paper会用到的) regression我记得没错的话是放beta值 当然看显着性是看Sig值，不过表的话是放别的 --

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