1. **回归模型中的截距项并非一定要加入**。理论上,一个回归模型中包含截距项(即常数项)是为了确保模型能够拟合数据的平均值。在一些情况下,比如当所有解释变量的均值都不为零时,或者你希望模型通过原点外的某一点时,加入截距是合理的。但有时,尤其是在理论或实际情境明确表明因变量在所有自变量为0的情况下应该也是0的情况(即直线应过原点),不包含截距项可以提供更准确的结果。
2. **审稿人的质疑**:如果文献中普遍包含了常数项而你的模型没有,这可能会引起审稿人对你的方法论选择的疑问。他们可能会关注模型的选择是否合理、是否违背了数据生成过程的基本假设等。因此,在提交论文时,你需要清晰地解释为什么决定不包含截距项,并且这种决定如何与你的研究问题和数据特征相一致。
3. **稳健性检验**:即使没有常数项,你确实可以通过多种方式来验证模型结果的稳健性:
- 更换被解释变量或使用不同的指标测量同一概念。
- 使用其他重要的解释变量或从不同角度考虑影响因素。
- 尝试新的回归方法,例如使用固定效应模型、随机效应模型或其他更复杂的统计技术,看是否能够得到一致的结果。
- 进行子样本分析,看看结果在不同的数据子集上是否稳定。
重要的是要说明你的模型选择背后的逻辑,并且通过稳健性检验来支持你的结论。如果可以的话,在论文中加入一个部分专门讨论你为何选择了不包含截距项的模型,以及这种选择如何影响了你的研究发现。这将有助于提高审稿人和读者对你的方法论的信心。
在论文写作过程中遇到这类问题是很正常的,关键在于能够清晰、合理地论证自己的决策,并通过多种方式验证结果的稳定性。希望这些信息能帮助你更好地准备和回答可能来自审稿人的质疑。
最后,请注意,在实际操作中,**模型的选择应该基于理论指导与数据检验相结合**。如果理论和实证分析支持不加截距项,则应坚持这一选择;反之亦然。重要的是确保你的方法论决策能够得到充分的辩护,并且在同行评审过程中能够站得住脚。
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