作者fifitamade (啥)
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标题[问题] 样本数太小，很高的R-square是偏误吗
时间Sun Jun 20 16:40:35 2010
如果是跟统计软体有关请重发文章
如果跟论文有关也烦请您重发文章
文章类别是为了帮助大家搜寻资料与解答，造成不便之处请见谅
各位厉害的大师：
目前做一个使用心理变项预测减重成效的研究
因为性别在心理变项以及减重成果的差异颇大
因此在使用逐步回归时，依性别分成了两组
男生组=20人，投入6个在共变数分析中有达到相关的自变项，一变项为减少的公斤数
其R(平方)数值达.80
考虑样本数太小，可能有误差，因此参阅调整後的R(平方)=.79
老板看到这个数值非常讶异，他说心理变项不可能这麽高的预测生理结果
那这样其他生理变项仅能解释生理结果的.20，他觉得这样很说不通
因此...
我到处查资料，顶多看到样本数太小就参考调整後的R(平方)
後来看到一个针对资讯管理相关论文使用的统计分析进行回顾研究的期刊
里面说明样本数20，自变数5个，显着水准设定.05，
要达到统计检定力.80时，R(平方)要在.48以上...
由上篇文献看来，好像样本数越小，自变数越多，R(平方)会随之变大
但老板却又很坚持数值不应该这麽大(他认为.11-.20还比较合理)
我不知道是有什麽偏误我没考虑到？若真有偏误，是否有修正的方法？
还是...R(平方)的解释方式，我误解了？
请各位大师解惑...
谢谢。
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◆ From: 118.232.228.43
1F：→ johnsonla:1.心理变项是连续型变数吗? 06/20 17:05
2F：→ johnsonla:2.相关性是多高? 3.把scatter plot画出来看看 06/20 17:07
3F：→ Chsieh:回归最主要的假设就是X.Y跟e都要符合常态分配 06/20 17:34
4F：→ Chsieh:既然你都说你的样本数小了 怎麽不跑一下常态适合度检定？ 06/20 17:34
5F：→ Chsieh:另外 不管是不是样本数小 你有越多的解释变数〈X〉 06/20 17:35
6F：→ Chsieh:当然能够解释越多的Y → R^2 当然也会越高。 06/20 17:35
7F：→ Chsieh:再来 就算你找到Y跟那6个X有相关 也要分别去看X跟X之间的相 06/20 17:36
8F：→ Chsieh:关 是否存在共线性问题 有些书有介绍如何选取模式 06/20 17:37
9F：→ Chsieh:建议先去看看如何选取模式 再用回归分析。 06/20 17:37
10F：→ yhliu:那位教授恐怕是理解错误吧? R^2 并不是直接可相加的. 06/20 17:46
11F：→ yhliu:n=20, 却放了至少6个解释变数, 若 R^2 还只有 0.2, 还分析个 06/20 17:48
12F：→ yhliu:甚麽劲? 06/20 17:48
13F：→ yhliu:又, n=20, 自变数至少6个, R^2=0.8, 依自由度调整後 R^2 不 06/20 17:52
14F：→ yhliu:会是 0.79. 06/20 17:52
15F：→ fifitamade:回应J大，是连续变项，这六个变项的相关显着性都有达 06/20 18:10
16F：→ fifitamade:P<.05的显着性。画出散布图是否如C大说的要看是否符合 06/20 18:12
17F：→ fifitamade:常态的假设？我会再去跑跑看。若用路径分析，是否能看 06/20 18:13
18F：→ fifitamade:模式的适合度？我有用路径跑了，最後有两个变项能显着 06/20 18:14
19F：→ fifitamade:预测。我想我少说明了，我投入六个相关有显着的变项， 06/20 18:14
20F：→ fifitamade:结果是有2个变项有纳入模式，其R(平方)为.80，调整後的 06/20 18:15
21F：→ fifitamade:R(平方)我用四舍五入取到小数第二位，为.79。SORRY! 06/20 18:15
22F：→ fifitamade:未说明清楚。所以照以上各位大大的说明，若基本假设都 06/20 18:16
23F：→ fifitamade:未违反，R(平方)达.80，就要找一些理由解释了吗？ 06/20 18:16