作者Yukirin (いい天気！)
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標題Re: [問題] 迴歸beta值加入變項後負轉正值
時間Sun Mar 22 17:57:50 2015
※ 引述《m223945994 (甜甜的)》之銘言：
: http://i.imgur.com/rIxMNwl.jpg
: (圖為縮減報表自己重寫)
: 報表主要看女性與男性在預測整體滿意度的情況
: 統計方法: 線性迴歸分析
: 問題1:
: Model 1的女性beta值為負值(-0.691)
: 加入問卷的各構面跑Model2後
: 女性的beta值變正值(0.182)
: 請問負轉正值的部份該如何解釋?
意思是說，Model 1裡面看到的負值，
大多數是來自其他新加入的指標在男女之間分布有差別所致，
並不是來自於單單性別的差異。
: 問題2:
: 護理溝通的beta值(0.359)
: 為各構面裡最高
: 可解釋說 女性較著重護理溝通的部份
: 因為其對預測整體滿意度貢獻較大?
不行，有幾個原因:
1. 護理溝通...醫師溝通...這些係數是所有人皆共用的，
你把"女性"這個變數換成"男性"，那些係數結果還是會一樣，
難道就會變成"男性較著重護理溝通的部份"了嗎 XD
2. 這些指標的分布不會一樣，如果"護理溝通"是個0~5分的指標，
直接乘以2變成一個0~10分的指標，係數就會剩下一半，
但是所謂貢獻度卻不應該因為這樣有所改變。
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1F：推 m223945994: 您好, 謝謝您的回覆! 03/22 19:40
2F：→ m223945994: 問題1: 03/22 19:41
3F：→ m223945994: 負值的部份我以為是 03/22 19:41
4F：→ m223945994: 女性的整體滿意度比男性差 03/22 19:41
5F：→ m223945994: 的意思 (問卷轉換分數比較低) 03/22 19:41
6F：→ m223945994: 所以是我誤解這beta值的意思了!! 03/22 19:42
7F：→ GoldLight: 你對女性滿意度的解讀無誤，原本較差後來較好 03/23 00:50
8F：→ Yukirin: 女性整體較差，但較差的原因可以被新加入的因子解釋 03/23 02:08
9F：→ andrew43: Y大已經解釋很清楚了，容我再補充一下。 03/23 03:59
10F：→ andrew43: 只單純比較男女性別，女性分數較低。 03/23 03:59
11F：→ andrew43: 但考慮其它共變數後（概念類似把共變數的影響移除，或 03/23 04:00
12F：→ andrew43: 或是當共變數在相同大小的情況下），女性分數較高。 03/23 04:01
13F：→ andrew43: 所以你可以檢視你的資料，是不是共變數在性別之間差異大 03/23 04:02
14F：→ andrew43: 還有其它可能原因，所以還是做過模型診斷才能說明。 03/23 04:03