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2012-05-08 18:02:50| 人氣15,966| 回應0 | 上一篇 | 下一篇

迴歸分析要注意一些假設前提

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套一句統計學家的名言:If nothing happens, then nothing
happens.

進行迴歸分析之前
謹記結果的支持來自於理論 例如 理論說出口是物價指數的原因 而兩者之間存在線性關係
那麼理論應該放諸四海皆準 所以台灣的結果也應該符合理論
但是如果研究者做出的結果出乎意料 有四種可能性:(1)台灣現象乃經濟學奇蹟 不適用一般理論
(2)原本的經濟學理論有不足之處 研究者提出挑戰性的假說
(3)資料有問題 (4)研究者在研究設計上有疏忽的地方

通常(3)(4)是初級研究者常常遇到的問題

請先確定資料符合執行線性迴歸分析的假設:
1.線性
2.獨變項具有變異性(variation in value)
3.不存在多重共線性
4.殘差值的平均值為零
5.沒有被忽略的獨變項(獨變項與殘差不存在相關性議題)
6.同方差性(homoscedasticity)
7.不存在自我相關(autocorrelation)的議題
8.殘差為常態分配
9.當然 最重要的是每一個變項都被正確地測量(measured without error)
10.樣本量是否不足

依據研究者所述 已經把一些怪怪的數值剔除 這些怪怪的數值或許只是一部分的不當測量(measured with error)

如果資料被詳細檢視之後
統計也沒問題
還是沒有什麼顯著發現 那麼建議套用統計學家的名言

我要檢舉
#假設前提
台長： 解讀統計與研究譯者

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