作者edsolitude (Ed )
站内Statistics
标题[问题] 显着不显着!!追星族@@
时间Sat Mar 12 00:01:21 2011
大家好
想问一个乘腔滥调的问题
其时爬文也发现很多人都有发过这类文章
但是我还是不太懂，还请强者解惑
第一个问题是
当我们进行一般线性回归分析的时候
以槽式模型进行分析
也就是跑很多次，一次只丢一个重要变项，下去看变项之间的变化状况
也包括了显着状况。
其中
包括
1.丢了一个变项 让其他变项没有显着 ，各位会怎样去说这个效果呢
2.另外一个状况就是 丢了一个变项X2进去模型 使得原本没有显着的变项X1变得有显着
主要我想询问的就是第二个问题
如果假设都没有共线性的问题
我们是说 X2是一个 抑制变项(SUPPRESSOR VAR)?
还是有其她说法， 我不太懂这之间要如何解读。
如果说抑制效果，那X2抑制了什麽效果， 他没有抑制啊!
我之前上课听老师说的 一种说法 说明抑制效果是指 两个分别对依变项没显着的变项
一同丢入之後 都有显着了。
反正我还是搞不懂啊!!!!!
有谁可以帮我解惑
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 61.227.181.145
1F：→ yhliu:抑制变项, 就是说如没有把该变项的效应分离出来, 将导致其他 03/12 00:45
2F：→ yhliu:变项的效应被抑制. 如没有放 X2 时 X1 不显着, 放 X2 後 X1 03/12 00:46
3F：→ yhliu:显着, 就表示在模型没有放 X2 时, X1 的效应被 X2 抑制了. 03/12 00:47
4F：→ yhliu:相反的一种情况: 没有 X2 时 X1 效应显着, 而放进 X2 时 X1 03/12 00:48
5F：→ yhliu:不显着, 则 X2 可能是 X1 与反应变数中间之中介变项, 也可能 03/12 00:51
6F：→ yhliu:只是 X1 与反应变数同时与 X2 相关所造成的虚假相关. 03/12 00:52
7F：→ yhliu:又一种情况, 有没有 X2 都可发现 X1 效应显着, 但正负号却相 03/12 00:53
8F：→ edsolitude:Liu大!!!感谢你的解惑，我一直重新进版@等你的推文.... 03/12 00:54
9F：→ edsolitude:很感谢!!!!但是我还有个问题，除了用中介变项和虚假关 03/12 00:54
10F：→ yhliu:反, 则 X2 被称为 "曲解变项", 这种现象也称为 Simpson's 03/12 00:54
11F：→ yhliu:paradox. 03/12 00:54
12F：→ edsolitude:关系去解释外，还有其他种吗? 03/12 00:55
13F：→ edsolitude:真强者!!!感谢感谢!!!!!! 03/12 00:56
14F：→ yhliu:若 X1 是较广的概念, X2 是 X1 内含意义中较小的一项概念, 03/12 00:57
15F：→ yhliu:而加入 X2 做控制可使 X1 的效应减弱或消失, 则称 X2 是 X1 03/12 00:58
16F：→ yhliu:的一个 "内含变项". 03/12 00:58
17F：→ yhliu:以上我谈的东西主要取自: 调查分析的逻辑, 03/12 01:01
18F：→ yhliu:徐正光、黄顺二(民81,译, Rosenberg 原着). 03/12 01:01
19F：→ yhliu:出版者: 台北, 黎明文化. 但出版者自己都忘了有这本书. 03/12 01:02
20F：→ edsolitude:好感人......虽然我不认识你!但是我很感激你帮我解惑 03/12 01:12