※ 引述《Ringmay (Ringmay)》之銘言：
: 所謂階層式迴歸(hierarchical regression model)是指針對一個依變數,
: 分不同步驟加入不同的自變數,以檢視這些不同的自變數是否增加解釋能力.
這一般不叫 hierarchical regression model...
至少在用於此處之外, "hierarchical model" 有另兩個
更常用的場合; 而你說的這個, 通常叫 stepwise regression.
: 也就是以研究者主觀的判斷(必須有明確的理論依據)依序投入預測變數,
: 然後比較模式間的解釋能力.
: 而以上通常比較 adjusted R^2的差異即可知道.
如果不同模型是可比較的, 而且如果所用資料相同, 是可
以用 R^2 檢定兩模型差異是否顯著.
: 而我的疑問就在於技術上該如何操作去比較增加的R^2是否有達到顯著水準?
: 例如:R^2 for model 1=17%, model 2=29% ==> delta R^2=12%,
: 此時該用什麼檢定方法判斷增加的解釋力有達到顯著水準(p<0.01 or p<0.05)?
: 因為我在paper上看到有人做顯著水準的檢定,但不知道該如何操作.
其實, 不管你是要用, 或只是好奇, 應該都要看看書, 而
不是直接把問題丟上來!
: 希望有人能幫我解惑,謝謝!
假設兩線性模型 M1, M2 是可比較的, 假設 M1>M2, 即假
設 M1 比 M2 複雜. 設 M1, M2 的殘差自由度分別是 f1,
f2, 而其判定係數分別是 R1^2, R2^2. 則
(R1^2-R2^2)/(f2-f1)
F = ------------------------
(1-R1^2)/f1
自由度 (f2-f1), f1.
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