搜尋此網誌

2017年8月11日 星期五

迴歸分析的基本統計假設

迴歸分析的基本統計假設
 常態性(normality)
若是資料呈現常態分配 (normal distribution),則誤差項也會呈現同樣的分
配,當樣本數夠大時,檢查的方式是使用簡單的 Histogram (直方圖),若是
樣本數較小時,檢查的方式是使用 normal probability plot (常態機率圖)。
™ 誤差項的獨立性
自變數的誤差項,相互之間應該是獨立的,也就是誤差項與誤差項之間没有
相互關係,否則,在估計迴歸參數時,會降低統計的檢定力,我們可以藉由
殘差(Residuals)的圖形分析來檢查,尤其是與時間序列和事件相關的資料,
特別需要注意去處理。
™ 誤差項的變異數相等(Homoscedasticity)
自變數的誤差項除了需要呈現常態性分配外,其變量數也需要相等,變量數
的不相等(heteroscedasticity)會導致自變數無法有效的估計應變數,例如:殘
差分佈分析時,所呈現的三角形分佈和鑽石分佈,在 spss 軟體中,我們可以
使用 Levene test,來測試變異數的一致性,當變異數的不相等發生時,我們
可以透過轉換(transform)成變異數的相等後,再進行迴歸分析。