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本文目录
- 单变量和单个因素回归分析中都呈现显著相关，两个变量一起做回归分析中一个变量又不显著相关，是怎么回事
- 二元logistic回归结果中常量不显著,其他自变量都显著,这样的结果有意义吗
- spss单因素方差不显著怎么办
- 线性取对数后不显著了怎么办
单变量和单个因素回归分析中都呈现显著相关，两个变量一起做回归分析中一个变量又不显著相关，是怎么回事
这说明多变量的回归分析模型有问题。因为单变量的回归分析与多变量的回归分析是没有可比性的，所以多变量的回归分析不能按单变量的思路进行。
二元logistic回归结果中常量不显著,其他自变量都显著,这样的结果有意义吗
怎么说呢，比较没意义的吧。虽然可能F检验室显著地，但是任何一个系数的检验不过都不很显著
spss单因素方差不显著怎么办
可进行进一步分析因为单因素方差分析只能分析一个变量对另一个变量的影响，如果结果不显著，可以考虑进行多因素方差分析，或者进行数据变换，例如对变量进行对数处理等，以便更准确地研究变量之间的关系。同时，还可以考虑增加样本容量、修正实验设计等方式来提高实验的可信度和结果的说明力。
线性取对数后不显著了怎么办
即便是同样的数据，不同的人做的结果都有很大概率不同，尤其在微观数据中更为常见。
可能原因：
数据清洗不到位，存在异常值、数值设置不合理等问题
变量可能需要做取对数、中心化、标准化等处理
选取的控制变量不合理
该做的检验没有做
计量方法没用对，或者用对了计量方法，但操作有问题
获取数据—清洗数据—使用数据中间是一个黑箱，你看到了别人的数据来源，看到了结果，但看不清中间的操作。
补救的办法：
重新清洗数据：检查数据的异常值情况、变量取值和样本问题
部分变量可能需要做取对数一类的处理
控制变量的选取要尽可能全面，但要尽可能排除相关性高、共线性强的变量做控制变量
在不改变计量方法的前提下，看看是不是命令使用错误，或者如何调整目前的计量
更改计量方法（可以考虑是否存在非线性关系）
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