虚拟变量交互项
@迟穆5179：如何一次定义与多个虚拟变量的交互项 -
焦宝13364906638…… 通过那个 block 功能来做,你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框,然后点击一下 block的 next 就切换到下一层 然后再把A变量移入自变量对话框中,这样就是控制A的情况下,单独研究B对C的影响关系
@迟穆5179：一个虚拟变量和连续变量组成的交叉项怎么解释 -
焦宝13364906638…… 我也遇到过这样的问题,虚拟变量是有影响的.开始我的自变量是连续变量,因变量和调节变量都是虚拟变量,做出来调节作用不显著的.如何我把因变量改成调节变量,结果就好了.
@迟穆5179：虚拟变量及交互作用,求助 -
焦宝13364906638…… 该是伍德里奇中关于虚拟变量的交互项吧?其实虚拟变量的交互项的目的无非是将四种情况分别考虑,一般b3的参数我们很少单独考虑,就像交互项里的求偏效应,结果必然是b3加上另外一个参数
@迟穆5179：在回归分析中什么是交叉变量或者叫交互项 -
焦宝13364906638…… 这个是用来做调节效应分析的,将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项.(南心网 SPSS调节效应回归分析)
@迟穆5179：stata虚拟变量的交互项结果怎么看 -
焦宝13364906638…… 看显著性即可
@迟穆5179：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
焦宝13364906638…… 要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就像连续、等级(秩次)这些属性一样.虚拟变量时分析时候,因为分类变量无法进行量化的推断检验(而只能是0/1那种才可以被检验),我们就要把多余2类的分类变量改造出若干个(比该变量水平数少1个)哑变量,一般是以频数最多的那个水平为基数(设其为0),其它的水平分别成为不同的哑变量.然后对这些哑变量分别作logi回归.把一个变量设置成分类变量和将一个分类变量生成几个哑变量不是一回事.
@迟穆5179：如何确定变量之间的交互项及平方项 -
焦宝13364906638…… 变量之间的相关关系是一种非确定性的关系,如果所有样本的数据点都分布在一条直线附近,那么它们之间就是一种线性相关关系,否则不是线性相关关系. 如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线; 最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.
@迟穆5179：stata 交互项与控制变量有很强的相关性怎么办 -
焦宝13364906638…… 这是你的工具2113变量定义搞错了,这里的0-1变量显然是一个虚拟变量,而不是工5261具变量,工具变量要满足四个条件:(1)与所替的随机解释变量高度相关;4102 (2)与随机误差项不相关;(3)与模型中其他解1653释变量不相关;(4)同一模型中需要引入多个工具变量时,这些工具变量之间不相关.但毫无疑问专,工具变量有问题,别用工具变量法或者重新选一个属工具变量.
焦宝13364906638…… 通过那个 block 功能来做,你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框,然后点击一下 block的 next 就切换到下一层 然后再把A变量移入自变量对话框中,这样就是控制A的情况下,单独研究B对C的影响关系
@迟穆5179：一个虚拟变量和连续变量组成的交叉项怎么解释 -
焦宝13364906638…… 我也遇到过这样的问题,虚拟变量是有影响的.开始我的自变量是连续变量,因变量和调节变量都是虚拟变量,做出来调节作用不显著的.如何我把因变量改成调节变量,结果就好了.
@迟穆5179：虚拟变量及交互作用,求助 -
焦宝13364906638…… 该是伍德里奇中关于虚拟变量的交互项吧?其实虚拟变量的交互项的目的无非是将四种情况分别考虑,一般b3的参数我们很少单独考虑,就像交互项里的求偏效应,结果必然是b3加上另外一个参数
@迟穆5179：在回归分析中什么是交叉变量或者叫交互项 -
焦宝13364906638…… 这个是用来做调节效应分析的,将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项.(南心网 SPSS调节效应回归分析)
@迟穆5179：stata虚拟变量的交互项结果怎么看 -
焦宝13364906638…… 看显著性即可
@迟穆5179：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
焦宝13364906638…… 要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就像连续、等级(秩次)这些属性一样.虚拟变量时分析时候,因为分类变量无法进行量化的推断检验(而只能是0/1那种才可以被检验),我们就要把多余2类的分类变量改造出若干个(比该变量水平数少1个)哑变量,一般是以频数最多的那个水平为基数(设其为0),其它的水平分别成为不同的哑变量.然后对这些哑变量分别作logi回归.把一个变量设置成分类变量和将一个分类变量生成几个哑变量不是一回事.
@迟穆5179：如何确定变量之间的交互项及平方项 -
焦宝13364906638…… 变量之间的相关关系是一种非确定性的关系,如果所有样本的数据点都分布在一条直线附近,那么它们之间就是一种线性相关关系,否则不是线性相关关系. 如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线; 最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.
@迟穆5179：stata 交互项与控制变量有很强的相关性怎么办 -
焦宝13364906638…… 这是你的工具2113变量定义搞错了,这里的0-1变量显然是一个虚拟变量,而不是工5261具变量,工具变量要满足四个条件:(1)与所替的随机解释变量高度相关;4102 (2)与随机误差项不相关;(3)与模型中其他解1653释变量不相关;(4)同一模型中需要引入多个工具变量时,这些工具变量之间不相关.但毫无疑问专,工具变量有问题,别用工具变量法或者重新选一个属工具变量.
