※ 引述《wl827 (Try to ignore)》之銘言：
: 如果是跟統計軟體有關請重發文章
: 如果跟論文有關也煩請您重發文章
: 文章類別是為了幫助大家搜尋資料與解答，造成不便之處請見諒
: 不好意思我想打擾各位一下,最近我才剛開始接觸迴歸分析,
: 有以下問題仍不太懂,因此現在論文分析卡關!
: 我主要是要分析五種不同服務失誤的構面對服務補救的影響,
: 教授希望我用迴歸分析來做:
: 1. 前幾篇文章有提到R平方的問題,當我用強迫進入的方法測試時,
: 得到的值為0.205,並不是很高, 但我觀察相關係數時,有三項sig是顯著,
: 有兩項構面分別為0.138及0.017,是否表示這兩個構面在這個模型裡的影響力不高?

「強迫進入」常常不是建構良好模型的方法。
單看各別自變數與應變數的相關係數也只適合於剖析資料的情況下進行。

: 2. 承上, 當我看相關係數的beta時, 我理解正負相關性的問題,但我不知道要怎麼解釋
: 其中一像付款安全問題,得到的是-0.346,
: 我能解釋說當安全問題越嚴重,補救影響越低嗎?我覺得不合邏輯阿..

相關係數和迴歸係數並不同，只不過概念有點相似，如正相關常與正斜率一併出現。
至於解釋起來合不合理要看最終模型。
拿有問題的模型做解釋是很危險的。
所以在解釋模型前還是先檢視模型是否良好。

: 3. 或是說我該用逐步分析法,讓系統跑出最適合的模型?我兩種都有做,
: 而我檢視殘差直方圖及Q-Q圖時,圖形都表示出殘差是有常態性,
: 這樣能否解釋五個變數跟依變數是線性相關?

逐步分析法是種挑選模型常用的方法，可以有效避免共線性的問題，
會比強迫進入法安全。
不過挑選模型還是不能全靠電腦，而要加入研究背景知識。
所謂「最適合的模型」常常不會是電腦選的，
而是人選出最有實際意義且不違背模型應遵行的前題。

另外，殘差常態與線性並沒有關係。
是不是線性要靠其它方式檢驗，例如相同應變數有重覆的採樣。

: 我很抱歉如果我有問甚麼蠢問題,真的是因為要寫論文才開始研究,本身不是統計人啊..
: 先感謝大家了!!

最後給你的建議是找一本書把該進行的動作確實做一做，
諸如檢查共線性、考慮交互作用、是否考慮資料轉型、挑選適當模型、
以多個殘差圖推測殘差的獨立性等。
否則就是瞎子摸象了。


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