作者milk0925 (牛奶刺蝟)
看板Statistics
标题[问题] 不同分析方式样本估计的标准取舍
时间Sat Dec 26 11:53:39 2015
最近在做样本估计时尝试找了一些文献和资料想做个了解，
但过程中我心里产生了一个疑惑，
像我预设研究会做到多元回归分析，
但是印象中老师上课时有提到要做回归的话必须要先做变项之间是否有相关，
可是在我们还没有实际收集和跑data之前，
即便有前面的文献回顾，
我们其实也没有百分之百的把握分析後能显示显着相关而可进一步做回归，
但这麽一来一开始在做样本估计时，
到底是要以相关分析所设定的标准进行样本估计，
还是直接以最终想做的回归分析的标准进行样本估计才是适切的？
(其实在找文献时似乎几乎很少有人去讨论相关研究的样本估计方法，
但是回归的部份则算是蛮常被讨论到的，
顺便想问问有人知道为什麽会有这种状况吗？)
先谢谢大家！
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1F：→ yhliu: 你的理解有点问题. 要应用回归分析不是要先做变项间是否有 12/27 12:08
2F：→ yhliu: 相关的资料分析, 而是从理论(经验、前人研究)上可以假设变 12/27 12:10
3F：→ yhliu: 项间具有一些统计关联或更精确地说是有回归式的关联, 而後 12/27 12:11
4F：→ yhliu: 去抽取样本调查、取得资料, 然後实际去做资料分析, 验证是 12/27 12:12
5F：→ yhliu: 否确实假设的模型合适, 以及实际去做回归分析并解释结果. 12/27 12:13
6F：→ milk0925: 所以意思是如果我以前面的文献回顾为基础，假设我要跑 12/27 22:45
7F：→ milk0925: 的变项之间应该是有关系的，而我主要想做回归预测，那 12/27 22:45
8F：→ milk0925: 我不用先跑相关分析，直接以我假定的回归模式去带入dat 12/27 22:45
9F：→ milk0925: a做验证看实际资料是否符合我原本的回归模式即可? 12/27 22:45