作者hihi28 (我没有昵称)
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标题[问题] 加入新解释变数後 原有变数方向改变
时间Mon Dec 10 06:00:30 2012
最近在作有关回归分析的练习题
其中有一个问题是
假若一开始有一多元回归模型
其中某一解释变数 A (研究最关心之变数)之系数为正 且非常显着
如果在此模型原有的架构上
加入一新的解释变数(B)之後
则A的系数变为负数
请问可能造成此现象的可能原因为何?
烦请高手解惑 谢谢
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◆ From: 80.112.141.79
1F：→ yhliu:Simpson's Paradox, 或称 B 是 A 与反应变数关联之曲解变数. 12/10 09:56
2F：→ yhliu:意谓 A 与反应变数(以 Y 表之)本应有负的关联, 但因 B 与 A 12/10 09:58
3F：→ yhliu:及与 Y 的关联方向相同(同为正向或同为负向)而且很强, 以致 12/10 10:00
4F：→ yhliu:当模型疏於考虑 B 之关联时, A 透过 B 与 Y 之间接关联被并 12/10 10:01
5F：→ yhliu:入 A 与 Y 之直接关联 (真实关联), 而掩盖住本来的负向关联, 12/10 10:02
6F：→ yhliu:反而呈现正向. 12/10 10:02
7F：→ yhliu:统计学界称之为 Simpson's paradox, 是因控制 B 时呈现的关 12/10 10:04
8F：→ yhliu:联方向(正负), 在不控制 B (相当於资料合并) 时关联方向正负 12/10 10:05
9F：→ yhliu:反转. 12/10 10:05
10F：→ yhliu:社会学研究称 B 是 "曲解变项", 盖因资料分析时不控制 B, 使 12/10 10:06
11F：→ yhliu:得 A 与 Y 的关联因 B 隐藏之作用而被曲解了. 12/10 10:07
12F：推 anovachen:共线性? 12/11 23:50