以下是引用nlinyn在2009-5-24 14:21:00的发言：
從判定係數R square來看, 因其在單變量迴歸時即為標準迴歸係數的平方, (標準化下, 迴歸係數會等於其相關係數) 因此判定係數愈大, 其標準化相關係數也會愈大, 即此變量可解釋變異量愈大, 而如您所說的判定係數小,即表示變量的說明能力不佳. 這時還是要回到理論架構的推導來看是否有意義, 一般在商學上的研究要求相關係數0.3以上, 此時判定係數約等於0.1為可接受的變量, 但在經濟學上有時則不一定要求係數的大小, 而更重視變量本身的理論重要性.
相關係數小, 可能表示無意義的變量, 也可能表示在兩個變數間還有其它重要的調節變數或中介變數未考慮到, 而相關係數大, 也不表示就是有意義的變量, 最後的說明還是理論架構的說明.
那请问下在SPSS中用backward：conditional建模的时候，变量取舍的标准是什么呢？
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