作者Yukirin (いい天気！)
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标题Re: [问题] 回归beta值加入变项後负转正值
时间Sun Mar 22 17:57:50 2015
※ 引述《m223945994 (甜甜的)》之铭言：
: http://i.imgur.com/rIxMNwl.jpg
: (图为缩减报表自己重写)
: 报表主要看女性与男性在预测整体满意度的情况
: 统计方法: 线性回归分析
: 问题1:
: Model 1的女性beta值为负值(-0.691)
: 加入问卷的各构面跑Model2後
: 女性的beta值变正值(0.182)
: 请问负转正值的部份该如何解释?
意思是说，Model 1里面看到的负值，
大多数是来自其他新加入的指标在男女之间分布有差别所致，
并不是来自於单单性别的差异。
: 问题2:
: 护理沟通的beta值(0.359)
: 为各构面里最高
: 可解释说 女性较着重护理沟通的部份
: 因为其对预测整体满意度贡献较大?
不行，有几个原因:
1. 护理沟通...医师沟通...这些系数是所有人皆共用的，
你把"女性"这个变数换成"男性"，那些系数结果还是会一样，
难道就会变成"男性较着重护理沟通的部份"了吗 XD
2. 这些指标的分布不会一样，如果"护理沟通"是个0~5分的指标，
直接乘以2变成一个0~10分的指标，系数就会剩下一半，
但是所谓贡献度却不应该因为这样有所改变。
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1F：推 m223945994: 您好, 谢谢您的回覆! 03/22 19:40
2F：→ m223945994: 问题1: 03/22 19:41
3F：→ m223945994: 负值的部份我以为是 03/22 19:41
4F：→ m223945994: 女性的整体满意度比男性差 03/22 19:41
5F：→ m223945994: 的意思 (问卷转换分数比较低) 03/22 19:41
6F：→ m223945994: 所以是我误解这beta值的意思了!! 03/22 19:42
7F：→ GoldLight: 你对女性满意度的解读无误，原本较差後来较好 03/23 00:50
8F：→ Yukirin: 女性整体较差，但较差的原因可以被新加入的因子解释 03/23 02:08
9F：→ andrew43: Y大已经解释很清楚了，容我再补充一下。 03/23 03:59
10F：→ andrew43: 只单纯比较男女性别，女性分数较低。 03/23 03:59
11F：→ andrew43: 但考虑其它共变数後（概念类似把共变数的影响移除，或 03/23 04:00
12F：→ andrew43: 或是当共变数在相同大小的情况下），女性分数较高。 03/23 04:01
13F：→ andrew43: 所以你可以检视你的资料，是不是共变数在性别之间差异大 03/23 04:02
14F：→ andrew43: 还有其它可能原因，所以还是做过模型诊断才能说明。 03/23 04:03