c****n
发帖数: 1486 | 1 阅读一个文章里面用了多元回归分析(multiple regression analysis). 作者对因变量
(Dependent Variable, DV)取了对数(log-transformed value)，然后获得了一堆统计
意义上显著的结果。
比如，自变量(Independent Variable, IV)A的结果如下：
Unstandardized Coefficients B= 0.192; Std Err. = 0.101
Std Beta= 0.223; Sig.= 0.041
那么这么解读是否正确？
one unit increase in IV A increases DV by 1.92%?
如果IV A的最大值是2，最小值是-1，那么是否可以说A值最大的case比A值最小的case
的DV值要高5.8% (=3*1.92%)?
我感觉这样的解读不太对，但是俺在统计方面基础比较薄弱，所以请求大牛确认一下。 |
P*****r
发帖数: 554 | 2 mulitple linear regression 解读coef的时候,一般会说其他量不变的情况下
你这还做过transformation,应该是transform后1 unit 增加会增加.192 |
c****n
发帖数: 1486 | 3 多谢回复，送上一个月饼先。
其他变量是hold constant的，这个应该不是问题。我主要对作者的解读方式难以理解。
我看貌似他只log-transform过因变量，那么准确的说法是不是：
自变量1 unit增加会导致因变量transformation后值增加.192?
我不知道他这个log-transformation是怎么搞的，是不是可能直接解读成自变量增加一
个unit，因变量(不是tranfomration之后)的值增加0.0192?
【在 P*****r 的大作中提到】
: mulitple linear regression 解读coef的时候,一般会说其他量不变的情况下
: 你这还做过transformation,应该是transform后1 unit 增加会增加.192
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P*****r
发帖数: 554 | 4 "我不知道他这个log-transformation是怎么搞的"
直接对preditor的值取log
transformation一般会对model的解读带来困难.我猜是不是作者特别想include这个变
量,把p-value硬生生地搞到.05以下,呵呵
按照目前的情况,应该是其他hold constant的情况下,这个Iv增加e倍,
Dv增加 .192
解。
【在 c****n 的大作中提到】
: 多谢回复，送上一个月饼先。
: 其他变量是hold constant的，这个应该不是问题。我主要对作者的解读方式难以理解。
: 我看貌似他只log-transform过因变量，那么准确的说法是不是：
: 自变量1 unit增加会导致因变量transformation后值增加.192?
: 我不知道他这个log-transformation是怎么搞的，是不是可能直接解读成自变量增加一
: 个unit，因变量(不是tranfomration之后)的值增加0.0192?
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c****n
发帖数: 1486 | 5 不好意思，俺更加糊涂了。作者说了是对DV做了log transformation，不是predictor
或者explnatory variable.
【在 P*****r 的大作中提到】
: "我不知道他这个log-transformation是怎么搞的"
: 直接对preditor的值取log
: transformation一般会对model的解读带来困难.我猜是不是作者特别想include这个变
: 量,把p-value硬生生地搞到.05以下,呵呵
: 按照目前的情况,应该是其他hold constant的情况下,这个Iv增加e倍,
: Dv增加 .192
:
: 解。
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P*****r
发帖数: 554 | 6 按你的说法，改成iv dv了
predictor
【在 c****n 的大作中提到】
: 不好意思，俺更加糊涂了。作者说了是对DV做了log transformation，不是predictor
: 或者explnatory variable.
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P*****r
发帖数: 554 | 7 发现自己说反了，是对response做的 transform
其实model就是 log y= b0+b1x1+....
或者Y=exp(.)
这样one unit increase in x1 会有。192unit increase in logy，y增加exp(.192)=1
.21? |
d********i
发帖数: 193 | 8 intercept也要被exponentiate. |
P****D
发帖数: 11146 | 9 给y取对数在我这行里非常常见。自然规律，他们那些结果都skew到姥姥家去了，不取
对数没法弄。
【在 P*****r 的大作中提到】
: 发现自己说反了，是对response做的 transform
: 其实model就是 log y= b0+b1x1+....
: 或者Y=exp(.)
: 这样one unit increase in x1 会有。192unit increase in logy，y增加exp(.192)=1
: .21?
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P****D
发帖数: 11146 | 10 倍数，是原来的exp(beta)倍。
【在 P*****r 的大作中提到】
: 发现自己说反了，是对response做的 transform
: 其实model就是 log y= b0+b1x1+....
: 或者Y=exp(.)
: 这样one unit increase in x1 会有。192unit increase in logy，y增加exp(.192)=1
: .21?
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q******n
发帖数: 272 | 11 如果说 one unit increase in IV A increases DV by XX%? 要考虑INTERCEPT.
也可以说 one unit increase in IV A, DV increases 0.192.
case
【在 c****n 的大作中提到】
: 阅读一个文章里面用了多元回归分析(multiple regression analysis). 作者对因变量
: (Dependent Variable, DV)取了对数(log-transformed value)，然后获得了一堆统计
: 意义上显著的结果。
: 比如，自变量(Independent Variable, IV)A的结果如下：
: Unstandardized Coefficients B= 0.192; Std Err. = 0.101
: Std Beta= 0.223; Sig.= 0.041
: 那么这么解读是否正确？
: one unit increase in IV A increases DV by 1.92%?
: 如果IV A的最大值是2，最小值是-1，那么是否可以说A值最大的case比A值最小的case
: 的DV值要高5.8% (=3*1.92%)?
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