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2017-10-18
已经折腾了好几天了……先说说我的操作过程:在SPSS中用Logistic回归对配对样本进行研究,一共有50个样本,准备从近40个备选指标中选出一部分作为自变量。先用每个变量进行回归,选出了一部分显著的变量,但将这些变量全部纳入模型后很多变量都不显著了,然后进行了spearman相关性检验,发现不少变量间有很强的相关性,可能存在多重共线性,然后将部分指标剔除,再进行spearman相关性检验,已经没有指标相关了,但将剩余变量纳入模型后出现警告,海森矩阵中出现意外的奇点,说明有些变量需要被剔除或合并,试着将某些变量剔除后成功地出现了结果,但剩余的变量大部分又不显著了,且其系数估计值的标准差比较大,导致Exp(B)的置信区间很大,回归结果极不理想。这是怎么回事啊?接下来该怎么办?是变量本身就有问题还是我的方法有问题?好纠结,已经想不出还有什么办法了……感谢大家的解答!(由于配对样本用的是多项Logistic回归,所以没有逐步选择法这个选项可用)
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2017-10-18 00:39:49
雨中烈火 发表于 2017-10-18 00:39
已经折腾了好几天了……先说说我的操作过程:在SPSS中用Logistic回归对配对样本进行研究,一共有50个样本, ...
有些数据异常值已经用均值替代了,但效果还是不理想。因为自变量大多不服从正态分布,所以没有用pearson相关性检验。
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2017-10-18 13:35:28
你这是纯手工版的逐步回归操作呀,为何不做个主成分回归
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2017-10-18 14:01:42
317792209 发表于 2017-10-18 13:35
你这是纯手工版的逐步回归操作呀,为何不做个主成分回归
谢谢您的回答,为了消除多重共线性,曾经做过主成分分析,然后用主成分作为自变量进行回归,但由于做的是配对样本的Logistic回归,所以因变量只有一个值,最后出不来结果……我试着把因变量(全是1)的一部分改成0,又做了一次回归,发现结果“正常”了一点儿……但这已经不符合实际了……
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