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文档简介

第8章多元回归分析核心问题5，学生性别、数学焦虑、数学态度、数学投入动机等变量是否有效预测学生的数学成绩？其预测力如何？多元回归分析：逐步回归－顺向选择法－反向剔除法逐步多元回归（stepwise)--顺向选择法-与效标变量相关最高者，首先进入回归方程。-根据每个预测变量与效标变量间之“净相关（partialcorrelation）”的高低来决定进入方程式的顺序。--反向剔除法-全部进入，然后剔除贡献小的，直至剩余皆显著强迫输入法（enter）或层次式进入法（hierarchicalenter），原则：根据研究者事先的假设，决定哪些变量进入方程（即变量重要性层次）。共线性（collinarity）问题由于自变量间的相关性太高，造成回归分析之情境困扰。容忍度：1－R2，其中R2是此自变量与其它自变量间的多元相关系数的平方，此时变量之R2值太大，代表模式中其它自变量可以有效解释这个变量。变异数膨胀因素：容忍度的倒数条件指针，CI值越大，愈共线性压迫效用（suppresseffect）：自变量太多引起的。Rsquaredchange：后面方程比前面方程所提高的自变量对因变量解释量。即增加的自变量对因变量解释的额外贡献。多元回归方程的原始回归方程Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+BKXK其中B0为截距、BK为原始回归系数标准化回归方程Y=β0+β1X1+β2X2

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