※ 引述《joeny (2222222)》之铭言： : 想请问大家多元回归有其基本假设(常态性 同质性 独立性)，要如何检定假设？ : 如果违反假设就直接作多元回归，是不是不妥？大数论文为什麽都没有 : 写是否违背假定，而直接使用多元回归？ 先说多元回归的假设 要分成两类 1 误差的假设：这边就是你讲的误差要是常态、平均为0、等分散性、独立性 这个基本假设几乎是所有推论母群的共同假设 t检定、anova也类似这样 2 另外的假设是有关预测变项的假设： 线性、预测变项间无共线性、预测变项无误差 大部分的论文 确实都没人理假设 假设的真义是针对 抽样的母群体 但抽样的母群体的真实样貌 也没人能确定 除非你的样本数够大 大到能明确反映母群特性 但通常都没那麽大。 在样本不够大的情况下 假设就是假设 你要去检定假设的合理性也困难 统计检定或预测是在假设完全符合的状况下 才成立 因为我们去推导检定的抽样分配t或f分配 就是在母群完全符合假设的情况下来推 所以我之前才会说母群完全符合假设 是推论最完美的状况 真实母群很可能跟假设的母群有所不同，但偏偏你又不能确定 假设如果违反的话 也容易造成type1error 这也是比较严重的问题 还有很多测量是采用心理问卷或量表 其中的信效度也无纳入考虑 所以我认为所有检定刚好过.05的显着水准 都不可信 因为很多误差的地方没考虑进去 至少显着水准要过.01 才能有比较明确的可靠性。 这也是我个人的心得结论。给你参考一下。 --

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