急急急！多元回归控制变量与R方问题，求大师解答

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收藏 2015-02-05

看论文看到上表，有2点不解：
（先说明一下：表内除了MAR07是解释变量，大伙忽略LAW07，其他皆为控制变量）
1. 为何ROA不显著，却不排除掉呢？
2. 表内下方的“调整R方”，是整个模型的R方还是MAR07的R方呢？（整个模型的R方的话，就是说有可能MAR07 的R方可能只为0.04甚至更少对吗？即MARO7对Y的解释仅4.7%，但是因为T检验显著，所以论文就可以下结论说，MAR07和Y的关系显著吗？（PS:这样论文还严谨吗？）
3. 继续以上，论文作者可能因为一开始在模型内只列入MAR07，SIZE，Y，但是发现调整R方太小，论文不好看，所以多加几个控制变量，让整个模型的R方变大（PS：如果表内的调整R方是整个模型的R方的话），由此让其论文假设成立，有这种可能性吗？

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xddlovejiao1314

2015-2-8 12:59:13

   额，这么久了还没人给你回复。我仔细看了一下，说说个人的一点浅见。
   你的第一个问题，为何ROA不显著，却不排除掉呢？我记得我在你的另外一个帖子里面回复了你。在做回归分析时，有时有些变量不显著，但其P值在0.2以下且还能用常识或理论解释时，可以不剔除该变量的。从你贴出的这个表，没法判定其P值，但第二列0.145右上角有个星号，表明在0.1的水平上该变量对因变量影响显著，这可能是其保留的原因之一。尽管弱显著，但总有保留的价值。其实如果我自己做这类模型，我会再此基础上再做一个robust检验，判定其稳健性。
   至于你的第二个问题，“调整R方”应该是整个模型的的R^2。至于你后面说的那个有可能，但仅从这个表是无从判断的。
   第三个问题。这个问题基本上回到了为什么要做回归模型的问题。一般认为，最终的模型要是最简的。即用最少的变量能尽可能解释或预测因变量。这是其一。第二是我个人的浅见，做模型的目的还是为了要解决自己想要解决的问题服务。所以有时做的模型并不一定是最简的（这和上面说的似乎有点矛盾，但其实我认为不矛盾），但最接近于自己想要解决的问题。可能作者是基于这个考虑，加了几个看似不相关的变量。
   希望我的回答能解答你的一点疑惑，欢迎多交流。