一个变量的计量结果原本不显著，但增加控制变量后变得显著，其结果是否可信？ 这样的结果可信度高吗？PS：新增的控制变量具有一定必要性，但内在上可能和要观测的变量有一定相关度；回…
加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因 一般相关百只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个度自变量做回归，那么你看到问的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量答（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并内不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于容是否控制了所关注变量外的其他变量
双对数线性模型中，解释变量单位的变化，回归系数的统计性质会变化吗 相关系数和回归系数的联系和区别如下：1、首先，相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b。
引入中介变量，原自变量回归系数如何变化 那要看你的中介变量是什么类型若是完全中介则自变量对因变量显著性消失若是部分中介则自变量对因变量显著性存在但是回归系数变小
加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因 说明有可能你没加控制变量时，遗漏了重要变量，方程存在内生性问题，应该加上控制变量，或者再寻找更显著的变量。
加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因？ 确定没有共线性？你后加的变量是个干扰变量，与解释变量存在竞争性。换句话说，原解释变量很可能解释力不…
求助~~~~！！！关于模型，在加入一个新变量后有变量的符号都发生了变化，这说明模型有什么问题啊？ 如果是线性回归分析，加入新变量以后其他参数跟之前正负号都变了，可能会是因为新变量有非线性关系，但是主要是看 他们的 错误 就是标准差和平均值 还在不在置信区间。最。
SPSS中有控制变量的说法吗？为什么那么多线性回归研究都提到控制变量？ SPSS中有控制变量的说法。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。扩展资料SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。参考资料来源。
加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因？ 折磨许久找不到除了换题以外的解决方法…求大神支招回归中加入某控制变量后，解释变量就不显著了（没加前…
