※ 引述《DanielDay (Bluebird)》之铭言： : 我遇到一个"瓶颈坚"，我有查书也问了很多人但还是无法解惑 : 请板上高手帮帮忙，拜托...我已经走投无路了... : 假设我有四个变数A B C D，回归式如下： : 顾客满意度 = 常数项 + 0.8A + 0.6B + 0.3C + 0.2D : 所有条件皆符合，模型成立，四个变数对顾客满意度都显着，也没有共线性的问题 : 从式中得知： A是影响力最大的变数，而B是影响力第二大的变数 : [标准化的系数大小也是如此，A > B > C > D] : 问题来了：那我可以下一个结论说：A的影响力"统计上显着"大於B吗？ 从回归的Beta来看，你只知道样本中这两个的影响大小，并未经过统计检验过程， 因此无法说明这样的差异是否可以推及全体。 : 就是我如果想要比较回归式中变数(系数)的大小，我应该怎麽做？ : 直接看系数大小就可以？还是要另外做什麽检定？还是要看别的什麽数字？ : 还是SPSS怎麽跑？还是有另外的系数比较公式要另外用手算？ : 请大家帮忙，若需要很长的解释跟说明可以直接寄到我的信箱，谢谢...感激不尽！ 从你的问题来看，应该是比较同一个模型中的回归系数差异， 那麽经由下面的公式可以得出检验用的t值，再查表对照，就可以得到p值了。 b - b 1 2 ────── se 12 注1：b = 未标准化系数 注2；se = 联合标准误差 12 = √￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 2 2 se + se - 2cov 1 2 12 2 (se = b 的标准误差之平方；cov = b 、b 的covariance) 1 1 12 1 2 注3：df = n - k - 2（n是样本数，k为原本的自变项数） 详参：http://zjz06.blogspot.com/2009/02/blog-post_15.html p.s. bbs也太难写公式了吧！！ -- ◢ ． ◣ ◣◣ ◤ ▆▂ = ▄ ▄ ◤ ◣ ◣ ◥ ◢◤ ◢◤ ◢ ◤= 之 《逢 魔》 ◣ ◥ ▄▄◢ ◣◥◤ —◤ ◣ ◥ ◢◤ ◣ ╳ ◆ ◤◢ 11/25 起 http://kuso.cc/5a!j▃▄▃ ◣全家、▃▃▃▃▃=福客多 ◣ ◢ 、OK便利商店热卖中 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 210.69.128.66 ※ 编辑: chenyutn 来自: 210.69.128.66 (02/06 09:43)