搜搜考试网用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
来源：学生作业帮 编辑：搜搜考试网作业帮 分类：数学作业 时间：2024/04/29 01:14:10
用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
后来我将我用的几个控制变量进行了正态化处理（用开方法）,回归分析处理后自变量与因变量的回归系数可以通过t检验了,我想知道这样处理是正确的吗?
后来我将我用的几个控制变量进行了正态化处理（用开方法）,回归分析处理后自变量与因变量的回归系数可以通过t检验了,我想知道这样处理是正确的吗?
不太懂你的意思,你描述的步骤没有问题.但按你说的,开始时候不纳入控制变量应该也是有作用的啊,怎么会回归系数不显著呢
再问： 开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关系数较大，自变量和因变量之间的回归系数不能通过t检验。
再答： 如果你第一次和第二次纳入的变量都一样的话（除了你开方后的那些控制变量），我认为你后面出来这个显著作用也不能说明太多问题。 控制变量应该第一层纳入的这个你知道吧
再问： 是啊，我是分层纳入的。你懂我的意思吧。我是这样做的：第一遍：因变量（Y),自变量（x1,x2),控制变量（x3,x4,x5),虚拟变量（x6)，然后做回归，在做正态检验的时候，我发现Y，X3，X4，X5不服从正态分布，然后这几个变量之间相关性很高，做出来X1，X2与Y的回归系数不显著。于是我做了第二遍：先将X3，X4，X5和Y正态化（开方处理），再重新做回归，结果这些变量之间的相关性变小了，而且X1，X2与Y的回归系数可以通过检验了。
再答： 我觉得这样做没有问题，不过你第二遍做的自变量的回归系数是否刚达到显著，如果是的话在解释的时候需要小心，是否由于样本有偏随机产生的效应。如果显著性水平很高那就没有问题了。
再问： 开始的时候我纳入了控制变量啊，我把所有的变量一起弄进去做线性回归，各变量之间相关系数较大，自变量和因变量之间的回归系数不能通过t检验。
再答： 如果你第一次和第二次纳入的变量都一样的话（除了你开方后的那些控制变量），我认为你后面出来这个显著作用也不能说明太多问题。 控制变量应该第一层纳入的这个你知道吧
再问： 是啊，我是分层纳入的。你懂我的意思吧。我是这样做的：第一遍：因变量（Y),自变量（x1,x2),控制变量（x3,x4,x5),虚拟变量（x6)，然后做回归，在做正态检验的时候，我发现Y，X3，X4，X5不服从正态分布，然后这几个变量之间相关性很高，做出来X1，X2与Y的回归系数不显著。于是我做了第二遍：先将X3，X4，X5和Y正态化（开方处理），再重新做回归，结果这些变量之间的相关性变小了，而且X1，X2与Y的回归系数可以通过检验了。
再答： 我觉得这样做没有问题，不过你第二遍做的自变量的回归系数是否刚达到显著，如果是的话在解释的时候需要小心，是否由于样本有偏随机产生的效应。如果显著性水平很高那就没有问题了。
用spss做回归分析的时候,直接用原始数据做出来自变量与因变量的系数不能通过t检验,变量间相关系数较大.
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