作者milk0925 (牛奶刺蝟)
看板Statistics
標題[問題] 不同分析方式樣本估計的標準取捨
時間Sat Dec 26 11:53:39 2015
最近在做樣本估計時嘗試找了一些文獻和資料想做個了解，
但過程中我心裡產生了一個疑惑，
像我預設研究會做到多元迴歸分析，
但是印象中老師上課時有提到要做迴歸的話必須要先做變項之間是否有相關，
可是在我們還沒有實際收集和跑data之前，
即便有前面的文獻回顧，
我們其實也沒有百分之百的把握分析後能顯示顯著相關而可進一步做迴歸，
但這麼一來一開始在做樣本估計時，
到底是要以相關分析所設定的標準進行樣本估計，
還是直接以最終想做的迴歸分析的標準進行樣本估計才是適切的？
(其實在找文獻時似乎幾乎很少有人去討論相關研究的樣本估計方法，
但是迴歸的部份則算是蠻常被討論到的，
順便想問問有人知道為什麼會有這種狀況嗎？)
先謝謝大家！
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1F：→ yhliu: 你的理解有點問題. 要應用迴歸分析不是要先做變項間是否有 12/27 12:08
2F：→ yhliu: 相關的資料分析, 而是從理論(經驗、前人研究)上可以假設變 12/27 12:10
3F：→ yhliu: 項間具有一些統計關聯或更精確地說是有迴歸式的關聯, 而後 12/27 12:11
4F：→ yhliu: 去抽取樣本調查、取得資料, 然後實際去做資料分析, 驗證是 12/27 12:12
5F：→ yhliu: 否確實假設的模型合適, 以及實際去做迴歸分析並解釋結果. 12/27 12:13
6F：→ milk0925: 所以意思是如果我以前面的文獻回顧為基礎，假設我要跑 12/27 22:45
7F：→ milk0925: 的變項之間應該是有關係的，而我主要想做迴歸預測，那 12/27 22:45
8F：→ milk0925: 我不用先跑相關分析，直接以我假定的迴歸模式去帶入dat 12/27 22:45
9F：→ milk0925: a做驗證看實際資料是否符合我原本的迴歸模式即可? 12/27 22:45