作者table (table)
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标题[问题] 关於回归的变项显着问题
时间Thu Dec 29 11:51:17 2011
各位好：
小弟最近再跑一笔小型资料，样本数不大，70个左右
我的依变项是Y效果（连续变项）
自变项分别是A行为（二元变项1/0)和B行为（二元变项1/0)
分别放入单变项回归模型时，发现有没有A行为对Y效果有显着影响，B则不显着
但是如果把A跟B行为都放入模型中，A就变成不显着了（当然B行为还是不显着）
接着，
我跑A行为跟B行为的卡方分析，发现A行为跟B行为有关系，
所以我猜想B行为会不会是干扰因子，但是B跟Y之间又没有显着关系
因此想请问各位专家，
像这种因为另一个对Y不显着的B变项的加入，
而使得原本对Y有显着影响的A变项，也跟着不显着的可能原因是出在哪里？
谢谢大家
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.4.189
1F：→ yhliu:B 对 Y 无作用, 加入模型, 由於 B 与 A 之相关, 使误差扩大. 12/29 12:16
2F：→ yhliu:因此, 模型中不需要也不宜放入 B. 12/29 12:17
3F：→ table:我看A变项的标准误并没有因此变大很多, 所谓的的误差指的是 12/29 14:43
4F：→ table:标准误的意思吗？ 还是说标准误只要变动一点,结果就会差很 12/29 14:44
5F：→ table:多？ 12/29 14:44
※ 编辑: table 来自: 140.112.4.202 (12/29 14:46)
6F：推 alenbe:这问题跟共线性好像类似~可以看看~造成标准误非有效 12/29 16:51
7F：→ table:我跑了vif, 都是1点多Orz... 12/29 20:18
8F：→ alenbe:但是你不是说A,B有相关~这样VIF应该会变大? 12/30 15:11
9F：→ alenbe:还是说你的相关?多少?不显着相关?显着相关? 12/30 15:12
10F：→ table:我这边的相关是采用A,B的卡方检定去看,有达到统计显住 12/30 23:30