※ 引述《joeny (2222222)》之銘言： : 想請問大家多元迴歸有其基本假設(常態性 同質性 獨立性)，要如何檢定假設？ : 如果違反假設就直接作多元迴歸，是不是不妥？大數論文為什麼都沒有 : 寫是否違背假定，而直接使用多元回歸？ 先說多元迴歸的假設 要分成兩類 1 誤差的假設：這邊就是你講的誤差要是常態、平均為0、等分散性、獨立性 這個基本假設幾乎是所有推論母群的共同假設 t檢定、anova也類似這樣 2 另外的假設是有關預測變項的假設： 線性、預測變項間無共線性、預測變項無誤差 大部分的論文 確實都沒人理假設 假設的真義是針對 抽樣的母群體 但抽樣的母群體的真實樣貌 也沒人能確定 除非你的樣本數夠大 大到能明確反映母群特性 但通常都沒那麼大。 在樣本不夠大的情況下 假設就是假設 你要去檢定假設的合理性也困難 統計檢定或預測是在假設完全符合的狀況下 才成立 因為我們去推導檢定的抽樣分配t或f分配 就是在母群完全符合假設的情況下來推 所以我之前才會說母群完全符合假設 是推論最完美的狀況 真實母群很可能跟假設的母群有所不同，但偏偏你又不能確定 假設如果違反的話 也容易造成type1error 這也是比較嚴重的問題 還有很多測量是採用心理問卷或量表 其中的信效度也無納入考慮 所以我認為所有檢定剛好過.05的顯著水準 都不可信 因為很多誤差的地方沒考慮進去 至少顯著水準要過.01 才能有比較明確的可靠性。 這也是我個人的心得結論。給你參考一下。 --

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