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如何用spss做好回归分析
2015-09-12
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如何用spss做好回归分析


心得1:如何做好回归分析。

经过多次实战,以及看了N多视频,上了N多课,看了N多专业的书。我个人总结做回归的步奏如下:

1对数据进行预处理,替换缺失值和处理异常值;

2是将单个自变量分别与因变量做散点图和做回归,判定其趋势,并做好记录(尤其是系数正负号,要特别记录);

3是自变量和因变量一起做相关系数,看各个变量相关关系强弱,为下一步检验多重共线性做准备;

4是自变量多重共线性诊断。若变量存在多重共线性,可采用主成分回归,即先将存在多重共线性的变量做主成分分析合并为1个变量,然后再将合并成的新变量和其余自变量一起纳入模型做回归;

5是做残差图,看残差图分布是否均匀(一般在+-3个单位之间均匀分布就比较好);

6是报告相应结果。

 

心得2:看到论坛上有网友问为什么他(她)老师不建议采用后向步进法处理变量多重共线性。

老师说过他有个同学做过一个研究,即采用后向步进法剔除变量的方式去做回归,得到的结果犯错的几率比较大。张老师也不建议用这个方法处理多重共线性。处理多重共线性比较好的方法是做主成分回归。

 

心得3:有个朋友问我在报到回归结果时用未标准化的回归系数好,还是用标准化后的回归系数好。

我个人觉得这个问题仁者见仁智者见智,要看想表达什么。具体而言,如果想表达在其它条件不变的情况下,自变量X每变化1个单位,因变量变化多少个单位,这种情况用未标准化回归系数就好;如果想比较各个自变量对因变量影响的相对大小,即判断相对而言,哪个变量对因变量影响更大。这时需要消除量纲的影响,看标准化后的回归系数。

 

心得4:这是投稿一篇SSCI外审专家提出的意见。

我做的是 无序多分类logistic回归模型。因变量分了5类,有一类个数比较多,达到300多,有1-2类个案比较少,只有30左右。专家提到了要做稳健性检验。这个用stata软件编程加一个robust即可解决问题。不知道在SPSS里面怎么做。欢迎知道的朋友一起讨论下。我个人认为这是一个好问题的。不做稳健性检验模型可能受一些极端值的影响,结果不稳定。可能本来显著的变量剔除1-2个样本后就变得不显著了。所以做回归分析稳健性检验也比较重要。

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