作者hihi28 (我沒有暱稱)
看板Statistics
標題[問題] 加入新解釋變數後 原有變數方向改變
時間Mon Dec 10 06:00:30 2012
最近在作有關迴歸分析的練習題
其中有一個問題是
假若一開始有一多元迴歸模型
其中某一解釋變數 A (研究最關心之變數)之係數為正 且非常顯著
如果在此模型原有的架構上
加入一新的解釋變數(B)之後
則A的係數變為負數
請問可能造成此現象的可能原因為何?
煩請高手解惑 謝謝
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◆ From: 80.112.141.79
1F：→ yhliu:Simpson's Paradox, 或稱 B 是 A 與反應變數關聯之曲解變數. 12/10 09:56
2F：→ yhliu:意謂 A 與反應變數(以 Y 表之)本應有負的關聯, 但因 B 與 A 12/10 09:58
3F：→ yhliu:及與 Y 的關聯方向相同(同為正向或同為負向)而且很強, 以致 12/10 10:00
4F：→ yhliu:當模型疏於考慮 B 之關聯時, A 透過 B 與 Y 之間接關聯被併 12/10 10:01
5F：→ yhliu:入 A 與 Y 之直接關聯 (真實關聯), 而掩蓋住本來的負向關聯, 12/10 10:02
6F：→ yhliu:反而呈現正向. 12/10 10:02
7F：→ yhliu:統計學界稱之為 Simpson's paradox, 是因控制 B 時呈現的關 12/10 10:04
8F：→ yhliu:聯方向(正負), 在不控制 B (相當於資料合併) 時關聯方向正負 12/10 10:05
9F：→ yhliu:反轉. 12/10 10:05
10F：→ yhliu:社會學研究稱 B 是 "曲解變項", 蓋因資料分析時不控制 B, 使 12/10 10:06
11F：→ yhliu:得 A 與 Y 的關聯因 B 隱藏之作用而被曲解了. 12/10 10:07
12F：推 anovachen:共線性? 12/11 23:50