SPSS多元统计分析什么时候用enter，什么时候用stepwise呢？

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收藏 2015-10-08

SPSS多元统计分析什么时候用enter，什么时候用stepwise呢？

我现在一共有12个自变量，发现用stepwise之后的R suqare比使用enter时候小了很多。有个维度的因变量在enter方法时候是0.195，使用stepwise居然变成了0.050？解释力不够，请问在这种情况下，我还是坚持使用stepwise吗？谢谢！

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xddlovejiao1314

2015-10-8 19:03:31

Enter法是所有变量全部进入模型，而stepwise法会把一些不显著的变量剔除。其R^2由于自变量个数减少，自变量对因变量解释力下降，故而其值自然减小。
针对你现在这种情况，看构建模型是想做什么。如果只是想预测，那么用stepwise法，尽可能的使留在模型中的自变量显著；如果是解释型回归，那么在构建模型前是要做严格的假设检验的，故而用enter法比较好。有些变量不显著，要从专业上去找为什么变量不显著的原因。祝好运~

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zongcwei

2015-10-8 20:42:54

xddlovejiao1314 发表于 2015-10-8 19:03
Enter法是所有变量全部进入模型，而stepwise法会把一些不显著的变量剔除。其R^2由于自变量个数减少，自变 ...

谢谢您的详细解释！我现在是用多元回归分析做解释，分析自变量与因变量之间的关系。其中因变量是居民主观感受的四个维度，自变量是居民的个体社会经济特征。那接着请教一下，您提到的严格的假设检验是指的哪方面？能否有针对性指点一下？再次感谢！

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xddlovejiao1314

2015-10-8 20:51:50

zongcwei 发表于 2015-10-8 20:42
谢谢您的详细解释！我现在是用多元回归分析做解释，分析自变量与因变量之间的关系。其中因变量是居民主观 ...

我指的严格假设是这样：你的因变量是居民主观感受，自变量是个体社会经济特征。那么在构建模型前，你的自变量的选取应该是根据文献/理论/常识来的，意思就是在构建模型前自变量与因变量的方向很多变量你是大致知道的，这就是我所谓的在构建模型前的严格假设。你构建模型不外乎就是去证实/证伪你的研究假设。所以综合而言，我才建议你用Enter法。因为如果你前面做了研究假设，而你却用的stepwise法，排除的变量虽然不显著，但你不知道它的系数大小和方向的。而用Enter法即使变量不显著你也知道系数和方向的。祝好运~

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zongcwei

2015-10-8 21:11:43

xddlovejiao1314 发表于 2015-10-8 20:51
我指的严格假设是这样：你的因变量是居民主观感受，自变量是个体社会经济特征。那么在构建模型前，你 ...

您的建议太宝贵了，点120个赞。确实是这样的，那我还是用enter方法吧。有些变量被排除了，但还是可以通过F检验的

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macauwaterball

2015-10-8 22:08:49

看完後,的確學習了不少東西, 謝謝....

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