→ erudition:咕咕咕....標題好可怕.......@@ 推 61.71.2.227 05/27
Q1. corr是interval層次才能作的嗎，因為不是每次作 reg . dummy . anova都要先作corr嗎？
Ans: 不可以說 "每次作 regression, dummy variable regression, anova都要先作corr"，只能說在做因果模型分析(如regression, anova)前應先確定自變數與應變數間存有相關，用什麼方法來驗證相關？要看變數的性質。不管做regression 或anova，應變數都是interval level；自變數若為interval，就做proc corr，若是屬性變數就做proc ttest或其他方法。
proc corr 的確是只適用於interval variables。做regression之前我們會透過proc corr進一步了解變數間的關係。
但是dummy variable regression 是一種特殊的regression，通常我們不會用proc corr去確定兩者間是否有相關，我們可以透過t-test去驗證，或直接用simple dummy variable regression.
假設我以sex (dummy variable, 1=male, 0=female)及income(interval level)來解釋life satisfaction (interval level，簡稱Y)。我首先以proc corr 來驗證income and Y間的相關， 用proc polt來顯示兩者間是否有線性關係。其次， 我可以用proc ttest來了解male and female 的平均值是否有顯著不同 (或者我也可以直接先做dummy variable regression，亦即只放sex 進去做迴歸，顯著就表示sex對y有影響)。
(註：也有人直接將sex與Y 做proc corr。 若相關為正，表示男的Y平均值高於女的；若相關為負，表示女的Y平均值高於男的（因為男的以1代，女的以0代）。理論上不可以把sex拿去做相關，但若目的只在確知sex與Y 是否有相關存在，還是可以偷偷的做，做出來的結果一定會與proc ttest，或 proc reg; model y=sex; 相同)。
ANOVA適用於Y變數為interval，而自變數為屬性的，我們可以proc ttest來驗證其間的關係。
假設我以religion (P=基督教，B=佛教，M=回教，N= 其他)及sex (1=male, 0=female)來解釋ｙ。為了確定religion 與ｙ的關係是否存在我可以先做簡單的ANOVA, 即先做proc anova; class religion; model Y=religion；接著確定sex與ｙ的關係, 做proc anova; class sex; model Y=sex. 最後再做proc anova; class religion sex; model Y=religion sex;
Q2. reg是變數皆為連續變數才作的 anova .dummy 是自變數是nominal 應變數是interval作的嗎？ 那我們在作題目前是否就看變數的層次來決定用哪一種 方法來做，就可以了嗎？
Ans: 是的。
Q3.在解釋報表時，只要看f值（模型好不好） 和t值（可否推論到母體）再加上一些社會學解釋就可以了嗎？
Ans: 是的。
R2 值表示模型對應變數的解釋力，f 值用來確定R2 是否可推論到母體；迴歸係數（regression coefficients）用來說明自變數與應變數的關係（e.g. 做multiple regression model時，我們說 "當其他不變時，income 每增加一個單位，Y平均增加/減少x個單位"），regression coefficient 是否可推論到母體要看t值， 若t值太小就無法推論到母體； 換句話說我們無法肯到底在母體中income and Y 的關係是真的還是假的。在simple regression 中R2的顯著與否一定會與regression coefficient的顯著與否一致。但在multiple regression 中就不一定了。
Q4.若f值未達顯著，表示model不好，那R2（平方）是不是就沒有意義了，它還可以解釋母體嗎？那t值是否也是沒意 義了？
Ans: 請參考Q3.
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