※ 引述《eunose (111)》之銘言： : ※ 引述《soniap (忘記了遺忘)》之銘言： : : 直接這樣投會有共線性的問題 : : 先把X and Y標準化 => zX and zY 再依循上面的步驟 : : 才不會有共線性的問題 : : 記得跑回歸時要勾一個colliner的檢驗 VIF大於10有共線性 (有比較嚴的標準是VIF>4) : 非常感謝各位仗義相助，不過我想再問的更清楚一點 : 照一二三階段，用regration→binary logistic跑出來的東西，是不是 : 應該會有R square change出現? 而系數顯著性是用Wald而非t值，可以從Sig判斷吧? : 或者是我的操作根本是錯的?? 麻煩解答，謝謝! R square基本上是檢驗research framework的可信度 當R值越高 相對架構整體也越可受檢驗 一般來說 要測量這樣的干擾變項 可以先檢視變項之間的相關性高不高 會不會有共線性問題(pearson檢定) 如果有 那基本上這樣的架構其實就..ooxx assume沒有以上問題 就跑regression 就"表"放的數值來看(一般paper會用到的) regression我記得沒錯的話是放beta值 當然看顯著性是看Sig值，不過表的話是放別的 --

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