mlog回归的调节变量效应分析中的相关系数差异的显著性检验问题？

yujiexiaowen

2367

收藏 2016-05-06

小弟新手一枚，目前设定的分类变量是四分类，也分组做了mlog回归，想知道的是，相关系数差异的显著性检验是
每个系数的对应都要做？还是说只做显著的（包括一个显著其他不显著的）？

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yujiexiaowen

2016-5-6 23:35:08

求大神解答

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xddlovejiao1314

2016-5-7 10:19:19

分类变量是四分类，然后分组做了mlog回归？没看明白何为mlog回归。你的分类变量是自变量还是因变量呢？如果是因变量，那么应该用无序多分类logistic回归，即mlogit命令；如果是自变量，那要处理为虚拟变量纳入模型。
再回到问题本身，相关系数差异性的检验？指的是模型的自变量回归系数的是否显著的检验么？这个直接看模型结果对应的sig值即可。祝好运~

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yujiexiaowen

2016-5-7 23:11:54

xddlovejiao1314 发表于 2016-5-7 10:19
分类变量是四分类，然后分组做了mlog回归？没看明白何为mlog回归。你的分类变量是自变量还是因变量呢？ ...

谢谢前辈让我先简述一下整个方程吧，首先因变量是四分类变量，有六个自变量，是通过因子分析求出来的，然后有两个调节变量，一个是连续型，另外一个调节变量也是四分类的，现在要研究调节效应。做第二个调节变量的效应时，我就把数据分成四组，然后每一组做一次mlogit回归，
那比较调节效应，我看别人说的是要比较相关系数差异的显著性，那我想知道的是哪些相关系数需要比较，那些不需要...

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xddlovejiao1314

2016-5-8 13:18:11

yujiexiaowen 发表于 2016-5-7 23:11
谢谢前辈让我先简述一下整个方程吧，首先因变量是四分类变量，有六个自变量，是通过因子分析求出来的，然 ...

我个人认为没必要在做第二个调节变量的效应时将数据分成4组来做额，直接将这个调节变量处理为虚拟变量，然后和关注变量交互即可。一个模型搞定。只是有一个参照组而已。祝好运~

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yujiexiaowen

2016-5-9 15:10:55

xddlovejiao1314 发表于 2016-5-8 13:18
我个人认为没必要在做第二个调节变量的效应时将数据分成4组来做额，直接将这个调节变量处理为虚拟变量，然 ...

哦哦~好，我试试看，谢谢前辈啦

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