非标准化系数的b值大于1
@顾帘3148：回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数,如何正确使用这两个系数? -
燕肾18812255183…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
@顾帘3148：Amos出来的路径图中,如何显示标准化系数呢?我这个图中显示的好像是非标准话的系数,还有大于1的存在. -
燕肾18812255183…… 非标准化系数大于1正常,标准化系数最好不要大于1
@顾帘3148：回归分析方程式的建立中,系数是选择回归系数(即B值所对应的值)还是选择标准化回归系数(即Beta所对应的 -
燕肾18812255183…… 关键看自变量的量级是否相同,如果量级不同,而且你又需要比较各个自变量对因变量的影响,那么就应该选择标准化回归系数.
@顾帘3148：在spss 回归分析中,非标准化系数到了负7点几,其他都是0点几,这正常 -
燕肾18812255183…… 正常.本身非标准化系数 就是因为涉及到不同变量的单位级别 会导致回归系数之间的影响大小无法进行比较,所以才有了标准化回归系数,用于比较不同自变量对因变量的影响
@顾帘3148：结构方程模型中非标准化系数设置为1时,S.E.和C.R.都没有显示是为什么 -
燕肾18812255183…… 因为非标准化和标准化的区别就在于参数估计值(estimate)不同,结构方程为了能够使模型识别,要先指定一个测量尺度,比如固定载荷法或固定方差法,此时估计出来的结果是非标准化的,但我们最终要参考的结果是标准化的.而除了estimate之外,t,P,se这些内容是不会因为参数估计值的单位改变而变化的,因为标准化也就是单位改变的过程不会影响到这些值的计算结果.所以同样的数值没必要在标准化的解与非标准化的解里呈现两次.反过来想,比如说t,p都是参数显著性检验的结果,如果因为标准化了,改变了单位就发生显著性改变,那这个参数估计的结果不就是不稳定了吗?所以看结构方程的结果,显著性检验之类的看非标准化的即可,只有参数估计值是一定要看标准化的的
@顾帘3148：spss算线性回归系数 -
燕肾18812255183…… 你的软件翻译有问题...Beta不能翻成试用版,那是区别于B标出来的... 应该就是标准系数里的Beta和非标准系数里的B这两栏. 他们的区别是,标准系数是先把所有数据标准化,然后做回归. 而非标准系数,就是直接用你输入的数据做回归得到的. 截距项会专门有一栏~ 你这里的回归结果很不好,变量v2和v3都没有通过t检验. 你用enter-remove的方法,先做变量选择,在来做回归~bow~
@顾帘3148：spss 回归分析中,线性a,b值是哪两个? -
燕肾18812255183…… 非标准化系数下面有个B,它下面的两个就是a和b.常量右边第一个就是a,常量下面一个就是b
@顾帘3148：回归分析中,非标准化系数和标准化系数相同,怎么办? -
燕肾18812255183…… 因为你回归之前就把各变量进行了标准化的处理,所以得出的两种β值相同
@顾帘3148：SPSS线性回归系数如何求
燕肾18812255183…… 你的做法完全正确. a=Constant=-0.003 b=1.059 你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义. 出现Unstandardized和Standardized之分是由于普通的回归系数(未标准化回归系数Unstandardized)受到自变...
@顾帘3148：spss线性回归怎么规定系数范围 -
燕肾18812255183…… 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好.2、点analyze--regession--linear,在弹出框里,把变量D选定在dependent里,其他3个因子选到independent里.method里就用默认的enter.如果不需要看其他统计或验证的,直接点ok.结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距.因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数. 最后公式可以通过看B值那列,A、B、C变量对应的B值为系数,分别相乘,最后加上constant常数值即可.
燕肾18812255183…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
@顾帘3148：Amos出来的路径图中,如何显示标准化系数呢?我这个图中显示的好像是非标准话的系数,还有大于1的存在. -
燕肾18812255183…… 非标准化系数大于1正常,标准化系数最好不要大于1
@顾帘3148：回归分析方程式的建立中,系数是选择回归系数(即B值所对应的值)还是选择标准化回归系数(即Beta所对应的 -
燕肾18812255183…… 关键看自变量的量级是否相同,如果量级不同,而且你又需要比较各个自变量对因变量的影响,那么就应该选择标准化回归系数.
@顾帘3148：在spss 回归分析中,非标准化系数到了负7点几,其他都是0点几,这正常 -
燕肾18812255183…… 正常.本身非标准化系数 就是因为涉及到不同变量的单位级别 会导致回归系数之间的影响大小无法进行比较,所以才有了标准化回归系数,用于比较不同自变量对因变量的影响
@顾帘3148：结构方程模型中非标准化系数设置为1时,S.E.和C.R.都没有显示是为什么 -
燕肾18812255183…… 因为非标准化和标准化的区别就在于参数估计值(estimate)不同,结构方程为了能够使模型识别,要先指定一个测量尺度,比如固定载荷法或固定方差法,此时估计出来的结果是非标准化的,但我们最终要参考的结果是标准化的.而除了estimate之外,t,P,se这些内容是不会因为参数估计值的单位改变而变化的,因为标准化也就是单位改变的过程不会影响到这些值的计算结果.所以同样的数值没必要在标准化的解与非标准化的解里呈现两次.反过来想,比如说t,p都是参数显著性检验的结果,如果因为标准化了,改变了单位就发生显著性改变,那这个参数估计的结果不就是不稳定了吗?所以看结构方程的结果,显著性检验之类的看非标准化的即可,只有参数估计值是一定要看标准化的的
@顾帘3148：spss算线性回归系数 -
燕肾18812255183…… 你的软件翻译有问题...Beta不能翻成试用版,那是区别于B标出来的... 应该就是标准系数里的Beta和非标准系数里的B这两栏. 他们的区别是,标准系数是先把所有数据标准化,然后做回归. 而非标准系数,就是直接用你输入的数据做回归得到的. 截距项会专门有一栏~ 你这里的回归结果很不好,变量v2和v3都没有通过t检验. 你用enter-remove的方法,先做变量选择,在来做回归~bow~
@顾帘3148：spss 回归分析中,线性a,b值是哪两个? -
燕肾18812255183…… 非标准化系数下面有个B,它下面的两个就是a和b.常量右边第一个就是a,常量下面一个就是b
@顾帘3148：回归分析中,非标准化系数和标准化系数相同,怎么办? -
燕肾18812255183…… 因为你回归之前就把各变量进行了标准化的处理,所以得出的两种β值相同
@顾帘3148：SPSS线性回归系数如何求
燕肾18812255183…… 你的做法完全正确. a=Constant=-0.003 b=1.059 你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义. 出现Unstandardized和Standardized之分是由于普通的回归系数(未标准化回归系数Unstandardized)受到自变...
@顾帘3148：spss线性回归怎么规定系数范围 -
燕肾18812255183…… 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好.2、点analyze--regession--linear,在弹出框里,把变量D选定在dependent里,其他3个因子选到independent里.method里就用默认的enter.如果不需要看其他统计或验证的,直接点ok.结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距.因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数. 最后公式可以通过看B值那列,A、B、C变量对应的B值为系数,分别相乘,最后加上constant常数值即可.
