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2023-06-07
多元线性回归中,如何比较各个自变量对因变量的贡献率大小?
是直接用自变量的标准化系数除以所有标准化系数的和吗?那要是有的标准化是负数怎么办,取绝对值还是说就是直接用负数?我看到有人直接解释用负数,但是直接用负数那贡献率加起来不为100%又怎么解释呢?
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2023-6-7 14:28:35
关键是你对贡献率的定义是什么?
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2023-6-7 18:21:41
标准化系数越大,说明该自变量对因变量的影响越大 。不太理解你所说的的贡献率,一般直接比较标准化系数大小比较影响关系的大小。你不可能把所有自变量都考虑到位,所以对因变量Y的贡献率不能为100%吧?很像R方。个人理解,欢迎指正。
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2023-6-8 12:00:12
使用相对重要权重(Relative Importance Weight, RIW),这是专门针对多元回归分析的,可以分析各个变量在本个回归模型中的贡献,所有变量的贡献合计100%。因此,根据这个指标就能看出哪个变量在本次回归中的影响更多。
也可以使用优势分析(Dominance Analysis)里面的一般优势(General Dominance)系数,这个系数大小和RIW接近。

具体文献可以参考
Kraha, A., Turner, H., Nimon, K., Zientek, L. R., & Henson, R. K. (2012). Tools to support interpreting multiple regression in the face of multicollinearity. Frontiers in Psychology, 3, 44. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00044

如果找不到工具做分析,可以我开发的SPSS插件《EReg》,压缩包(密码qiuzongman)自带PDF说明书
https://mp.weixin.qq.com/s/-3V4-RMa5TBxDsVmCDOCpA
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