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模型不達(dá)標(biāo)調(diào)整

2022-12-29 11:04 作者:SPSSAU官方賬號 0人讀過 | 我要投稿

一、模型不達(dá)標(biāo)調(diào)整

模型構(gòu)建就是——科學(xué)的研究問題的數(shù)學(xué)表達(dá)；比如線性回歸模型中的模型公式。

在進(jìn)行建模時(shí)，很多同學(xué)會(huì)遇到模型不達(dá)標(biāo)的問題，這種情況很常見，通常需要進(jìn)行模型不達(dá)標(biāo)的調(diào)整。

模型不好如何處理

模型擬合不好，我們能想到的原因主要有以下幾個(gè)方面

其一：樣本的多少

通常情況下，樣本越多，樣本的數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，那么會(huì)對模型擬合有正向的幫助；

其二：測量指標(biāo)的好壞與多少

如果選取的指標(biāo)不能很好地代表所研究的問題，那么指標(biāo)的選取就存在問題，會(huì)影響到后續(xù)模型的擬合；同時(shí)，指標(biāo)如果過少（考慮不全面，如缺少控制變量）、過多（指標(biāo)冗雜、重復(fù)指標(biāo)較多）都會(huì)影響到模型的好壞。

其三：模型存在潛在問題

例如：忽略了異方差和共線性的問題，導(dǎo)致模型不好。

其四：模型需要更換

如果無論如何調(diào)整都無法很好的擬合模型，則需要考慮更換模型。

綜上所述：當(dāng)模型不好時(shí)，可以從樣本變化、指標(biāo)變化、模型修正、模型更換四個(gè)方面進(jìn)行調(diào)整。

① 樣本變化

增加樣本

數(shù)據(jù)分析中，一般來講，樣本量越多越好，樣本量過少會(huì)引起數(shù)據(jù)分析結(jié)果的代表性降低；因此增加樣本量，可以作為調(diào)整模型的一種方式。

增加樣本可以從兩方面考慮：

其一加入新樣本，擴(kuò)大整體樣本量；

其二將缺失值進(jìn)行填補(bǔ)

SPSSAU系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理->異常值功能，可將缺失數(shù)據(jù)（null）進(jìn)行填補(bǔ)。SPSSAU當(dāng)前支持平均值、中位數(shù)、眾數(shù)和隨機(jī)數(shù)填補(bǔ)等。一般情況下，平均值、中位數(shù)或眾數(shù)使用較多。

刪減樣本

如果樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，缺失值和異常值較多，同樣會(huì)影響到模型的擬合。那么，刪減樣本也可以作為模型調(diào)整的一種方式。

刪減樣本包括無效值處理和異常值處理兩方面。對于異常值，常見的處理方法比如縮尾or截尾處理；同樣，可以在SPSSAU系統(tǒng)->數(shù)據(jù)處理板塊進(jìn)行操作。

② 指標(biāo)變化

替換法

指標(biāo)的選取會(huì)影響模型擬合效果，如果使用不合適的指標(biāo)描述所研究問題，那么錯(cuò)誤的指標(biāo)得到的模型自然是錯(cuò)誤的。雖然一些指標(biāo)代表的意義乍一看相近，可以替換使用，但是“差之毫厘失之千里” ，所以，將指標(biāo)進(jìn)行替換可以作為一種模型調(diào)整方式。

例如：一般使用人均GDP而不使用GDP衡量一個(gè)地區(qū)的發(fā)展水平

增加指標(biāo)

如果指標(biāo)的選取并不全面，無法涵蓋絕大部分信息，那么模型自然也是不好的，所以增加指標(biāo)為指標(biāo)變化調(diào)整的另一種方式。例如：研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展時(shí)，忽略了控制變量人口，那么就需要相應(yīng)地增加控制變量（干擾變量）；或者其他容易忽略的個(gè)體屬性（如年齡、性別等）、遺漏變量等。

刪除指標(biāo)

將重復(fù)指標(biāo)或者質(zhì)量差的指標(biāo)進(jìn)行刪除，也是模型調(diào)整的一種方式。例如：研究學(xué)生學(xué)習(xí)水平時(shí)，“ 學(xué)歷 ” 和 “ 受教育年限 ” 之間一定存在很強(qiáng)的共線性，二者取其一即可。

③ 模型修正

模型不達(dá)標(biāo)還可能是因?yàn)楹雎粤艘恍┬枰谝獾膯栴}，比較常見的有是否存在異方差或共線性問題。

異方差問題

處理異方差問題有三種辦法，分別是數(shù)據(jù)處理（取對數(shù)等）、穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸、FGLS回歸。

共線性問題

如果出現(xiàn)多重共線性問題，一般可有3種解決辦法：一是使用逐步回歸分析（讓模型自動(dòng)剔除掉共線性過高項(xiàng)）；二是使用嶺回歸分析（使用數(shù)學(xué)方法解決共線性問題）；三是進(jìn)行相關(guān)分析，手工移出相關(guān)性非常高的分析項(xiàng)（通過主觀分析解決），然后再做線性回歸分析。

④ 模型更換

如果無論如何調(diào)整都無法很好的擬合模型，則需要考慮更換模型。

例如：使用結(jié)構(gòu)方程模型研究影響關(guān)系時(shí)，模型不達(dá)標(biāo)，可以考慮將結(jié)構(gòu)方程模型改為路徑分析；或者改為研究線性回歸模型。

或者，在研究線性回歸模型時(shí)，可以改為研究二元logit回歸（例如將收入換成“高收入和低收入”兩類）。

二、減少模型不達(dá)標(biāo)問題經(jīng)驗(yàn)說明

為了盡量避免模型不達(dá)標(biāo)的情況，應(yīng)該從前期樣本準(zhǔn)備、指標(biāo)選擇就做好準(zhǔn)備。接下來，小編將說明前期數(shù)據(jù)以及模型的一些基本準(zhǔn)備；并使用問卷式模型以及計(jì)量式模型進(jìn)行舉例，分享一些模型構(gòu)建的注意事項(xiàng)。

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)樣本量盡量多

保證樣本量盡量多的目的有兩個(gè)分別是：穩(wěn)健性檢驗(yàn)、防止樣本有缺失

數(shù)據(jù)完善性

缺失樣本不能過多，會(huì)影響分析結(jié)果

指標(biāo)有預(yù)留

指標(biāo)最好在開始的時(shí)候，就多預(yù)留出幾個(gè)，其目的有三，分別是：用作控制變量、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、替換作用。

說明——穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)通俗的講，就是改變某個(gè)特定的參數(shù)，進(jìn)行重復(fù)的實(shí)驗(yàn)，來觀察實(shí)證結(jié)果是否隨著參數(shù)設(shè)定的改變而發(fā)生變化，如果改變參數(shù)設(shè)定以后，結(jié)果發(fā)現(xiàn)符號和顯著性發(fā)生了改變，說明不是穩(wěn)健性的，需要尋找問題的所在。一般根據(jù)自己文章的具體情況選擇穩(wěn)健性檢驗(yàn) ① 從數(shù)據(jù)出發(fā)，根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整分類，檢驗(yàn)結(jié)果是否依然顯著 ② 從變量出發(fā)，從其他的變量替換，如：研發(fā)金額投入可以使用研發(fā)項(xiàng)目數(shù)量衡量 ③ 從計(jì)量方法出發(fā)，可以用OLS等進(jìn)行回歸，看結(jié)果是否依然顯著

2、模型準(zhǔn)備

在找數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)該大概知道模型是什么樣子

帶著目的找數(shù)據(jù)，可以節(jié)省時(shí)間，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性以及與研究問題的匹配度。

模型盡量有備選

如果一個(gè)模型不合適，可以及時(shí)更換模型，不至于重頭再來，節(jié)省時(shí)間與精力。

3、問卷式模型

例如：研究商超購物滿意度模型

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：上圖中六個(gè)變量分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)

可以從樣本量、樣本特征、變量測量3個(gè)角度做文章

問卷設(shè)計(jì)注意事項(xiàng)：

一個(gè)指標(biāo)盡量多對應(yīng)問卷題目，建議4~7個(gè)

便于后續(xù)的篩選、刪除；在后面的調(diào)整模型時(shí)也可能用到。

其他相關(guān)數(shù)據(jù)——人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量

干擾變量（控制變量）的設(shè)計(jì)可用于模型調(diào)整、豐富分析內(nèi)容。

基于結(jié)構(gòu)方程模型的黑龍江冰雪旅游游客滿意度研究-成春蕾

必填題目設(shè)置——用于模型調(diào)整和穩(wěn)健性檢驗(yàn)使用

基于結(jié)構(gòu)方程模型的黑龍江冰雪旅游游客滿意度研究-成春蕾

篩選題設(shè)置——用于篩選適合樣本

例如：消費(fèi)次數(shù)1次/年，2~5次/年，5~10次/年，10次以上/年；如果填寫問卷的參與調(diào)查的人在該商超的消費(fèi)次數(shù)過低，自然應(yīng)該被排除在外，不屬于我們研究的合適樣本。同時(shí)，篩選題的設(shè)置可用于后續(xù)模型的調(diào)整和模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)使用。