Regression 相關 –Cross table –Bivariate –Contingency Cofficient –Rank Correlation 簡單迴歸多元迴歸.

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Quan_model1 在建立迴歸模式時，需要先選出對因變數有影響的一些自變數作為解釋變數 (explanatory var.) ，其次，要選擇一適當的數學式作為模式本章主題：共線性現象選擇適當的解釋變數利用虛擬變數建立模式第五章建立迴歸模式.

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Multi Regression 1 多元迴歸分析【研究問題】學生性別、數學焦慮、數學態度、數學投入動機是否可有效預測學生的數學成就？其預測力如何？學生性別、數學焦慮、數學態度、數學投入動機是否可有效預測學生的數學成就？其預測力如何？【方法分析】研究問題中，由於預測變項包括「學生性別」、

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Presentation transcript:

Regression 相關 –Cross table –Bivariate –Contingency Cofficient –Rank Correlation 簡單迴歸多元迴歸

相關 –Cross table 變數之間的關係與變動方向

相關 –Bivariate 適用於其中之一的變數是二分法, 或等距

相關 –Contingency Cofficient

相關 –Rank Correlation 適用於變數是二分法, 或等距樣本 >10 請用 Spearman rank 樣本 <10 請用 Kendall rank

簡單迴歸根據某個變數來預測某個變數 ( 相關是討論變數間的大小與方向 ) – 以相關為基礎選擇預測的變數 – 公式

Cont. 方法 ( 線性 Linearly) 順向逐步迴歸 stepwise regression – 挑選相關性最強的變數一一進入迴歸模式 – 使用 F 檢定, 檢驗新進變數的標準化係數顯著性, 若是顯著則引入迴歸模式反向剔除逐步迴歸法 – 引入所有變數 – 逐一將影響性最小的變數剔除, 剔除標準 » 標準化係數顯著性最小者 » 標準化係數顯著性大規定值 ( 一般設為 2.71) 強迫輸入法

Cont. 其他模式 Quadratic 二次曲線 Growth 成長曲線 Logarithmic 對數模式 Cubic 三次曲線留意事項 – 共線性 – 自變數之間相關性太高, 容易造成迴歸分析的錯誤 – 嚴重的共線性, 將使得預估的參數無法完全被估計出來

Cont. 共線性計算容忍度 (Tolerance) – 如果容忍度太小, 表示此變數於其他變數有共線性 – 公式變異數膨脹因素 (VIF: variance inflation factor) – 如果 VIF 太大, 表示此變數於其他變數有共線性條件指標 (Condition index) – 如果 CI 太大, 表示此變數於其他變數有共線性

Example1- 簡單迴歸

example2 Independent: 模擬考 Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 大學聯考 LIN 大學聯考 LOG 大學聯考 QUA 大學聯考 CUB E-07 Notes: 9 Tolerance limits reached; some dependent variables were not entered.

example3