[程式] SPSS中的拔靴法結果

[milk0925 (牛奶刺蝟)]

[軟體程式類別]:SPSS

[程式問題]:Multiple linear regression + bootstraping

[軟體熟悉度]:新手

[問題敘述]:

如果因為樣本非呈常態分布，

因此在SPSS中跑Multiple linear regression的時候有設定加跑bootstraping，

那麼我比較疑惑的是bootstraping跑出來的結果是不是只有拔靴後的beta係數可採用？

因為F值得顯著是用來看「迴歸式」是否成立，

但是好像涉及F值的檢定樣本觀察值分布就必須要符合常態，

(因為之前有板有補充說明依據Gauss-Markov theorem以最小平方法進行迴歸時，

在一定條件之下，並沒有規定跑迴歸殘差一定得符合常態)

所以我想問的是加跑bootstraping之後，

加上我的樣本又不是成常態分佈的話，

是不是就不用去解釋F值的部分了？

反正也沒有意義？

我只需要解釋報表中出現拔靴後的beta係數即可？

那t值呢？

真的很對不起，

因為統計對我來說實在太深奧了，

所以我想說如果可以的話想直接了解到底在資料非呈常態的狀態下，

我使用SPSS進行拔靴的話，

到底有那些值才是具有意義可以引用的？


拜託各位了T^T


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→ andrew43: 如果要採用bootstrap就看抽出的平均或中位數以及信賴區
→ andrew43: 間，而F或t就不是關心的重點了。
→ andrew43: 用信賴區間有沒有包括H0來做檢驗。
→ andrew43: 另外，「樣本非呈常態分布」不是重點，而是殘差。
→ milk0925: 抱歉，因為想說殘差非常態，樣本就不會成常態，所以就沒
→ milk0925: 有再改回來了，感謝~