本篇將說明如何找到變項各自單獨的解釋力,不過是否符合老闆的需要,還是得視情況而定,本篇提供兩種找尋的方式,(1)仍是以R平方改變量找尋變項解釋力;(2)利用部分相關(part correlation)來計算(非偏/淨相關)。

在分享找尋變項各自單獨的解釋力之前,先利用下圖瞭解對依變項的解釋力包含哪一些,此處設定兩個自變項X1X2,依變項Y來做介紹。

X1X2聯合對Y的解釋變異量為A+B+C的區域,等同於整體模式的R平方,原來X1Y的解釋力為黃色(A+綠色(B)的區域,而X2Y的解釋力為藍色(C+綠色(B)的區域,此時我們發現綠色(B)為交集區域,我們稱之為X1X2共同解釋Y的部分。

此時將共同解釋的區域排除,黃色(A)即為X1單獨解釋Y的部分,而藍色(C)為X2單獨解釋Y的部分。

 

 

Q1

R平方改變量找尋變項解釋力,點選方式參考如下。

1)點選「分析」→「迴歸」→「線性」

2)將左邊的依變項Y丟入右邊的依變數欄位

3)將左邊的自變項X1丟入右邊的自變數欄位

4)方法選用「輸入」

5)點選「下一個」

 

Q2

 

6)此時會來到區塊2的部分,且發現自變數欄位被清空,這時再把左邊的自變項X2丟入右邊的自變數欄位

7)方法一樣選用「輸入」

8)點選「統計量」

9)估計值與模式適合度預設已勾選,另外再勾選「R平方改變量」

 

 

Q3

 

10)模式2R平方改變量為.069,代表當控制X1Y的影響情形下,X2可以額外對Y6.9%的解釋變異量,此即為X2Y的單獨解釋力,對照圖形中藍色(C)的部分

11)此時把丟入模式變項順序對調,換X2先丟,再丟X1,模式2R平方改變量為.117,代表當控制X2Y的影響情形下,X1可以額外對Y11.7%的解釋變異量,此即為X1Y的單獨解釋力,對照圖形中黃色(A)的部分

12)整體解釋力為37.5%,但把X1X2的單獨解釋力相加僅18.6%,所剩的18.9%即為X1X2Y的共同解釋力。因此才會說若以正確的方式計算,可能會與老闆的認知有落差,因為一般都會認為兩者的單獨解釋力相加,就應該等同於整體解釋力了,建議採用正確作法時,不妨思考一下可行性有多少。

 

 

Q4

以利用部分相關(part correlation)找尋變項解釋力,點選方式參考如下。

1)點選「分析」→「迴歸」→「線性」

2)將左邊的依變項Y丟入右邊的依變數欄位

3)將左邊的自變項X1X2丟入右邊的自變數欄位

4)方法選用「輸入」

5)點選「統計量」

 

Q5

 

6)估計值與模式適合度預設已勾選,另外再勾選「部分與偏相關」

7)分別得到X1X2的部分相關為.342.262,再把這兩個部分相關值作平方,分別得到0.1170.069即為此兩個變項對依變項Y的單獨解釋力,且跟我們第一種作法的結果一致。

你會想說第二種方法比較簡單及快速,那為什麼還要介紹第一種,理由很簡單,以第一種方式所計算出來的變項解釋力較直觀,比較不會令人懷疑是否做錯,另外本篇亦要用第一種方法來證明第二種方法算出來的結果一致。

 

 

Q6  

 

 

總結:不過就我的經驗,上一篇「迴歸分析-變項各自解釋力(一)」大多數的情況下,會是老闆所要的變項單獨解釋力,因為會要求各變項單獨解釋力的老師,應該會認為各變項所累加的解釋力也會剛好等於整體解釋力;至於「迴歸分析-變項各自解釋力(二)」由於各變項所累加的解釋力不等於整體解釋力,所以被打槍的機會可是非常高的唷。

arrow
arrow
    全站熱搜

    晨晰部落格新站 發表在 痞客邦 留言(1) 人氣()