研究自变量毛呢之间的关系时？ 回归模型的结果应该如何分析？ 现将相关知识总结如下。

1. 回归模型总结

回归模型研究分析自变量X和因变量Y之间的关系。通过构建回归模型，可以根据自变量Y的值来预测因变量Y的影响程度。多变的。 目前系统中已有三十多种回归模型，包括以下几种。 一句话概括描述如下：

学生可能会感到困惑。 研究X和Y的关系时，为什么有这么多回归模型？ 这是因为在研究影响时，每个回归分析都有很多先决条件。 如果不满足，还有其他相应的回归方法来解决。 这也解释了为什么有如此多的回归分析方法。

那么面对如此多的回归模型，第一次写论文的同学应该如何选择呢？

2. 回归模型选择

论文写作中回归模型的选择通常需要根据数据类型以及X、Y的数量来确定。

1. 数据类型

通常，为了更容易理解，我们将数据分为两类：分类数据和定量数据。

例如：GDP、身高、体重、工资、尺度问题选项（1、2、3、4、5）等。

例如：性别（例如1和0分别代表男性和女性，没有比较意义）、学历、职位等。

回归分析法初步判断方法如下：

(1)因变量为定量数据（仅1）

当因变量为定量数据且只有一个时，更常用一般线性回归模型。 线性回归模型是目前使用最成熟、研究最深入的回归分析方法之一。

线性回归模型有许多需要满足的先决条件（例如线性、独立性、正态性、齐次方差等）。 如果不满足这些假设或条件，则可能会导致模型的使用出现错误。 然后还有其他相应的回归模型。 为了解决这些问题，线性回归之后出现了许多其他回归分析方法。

例如：如果自变量之间存在多重共线性问题（VIF值大于10），那么可以使用岭回归、套索回归、逐步回归等回归模型； 如果X非常多，想要模型自动找出X对Y的影响，可以使用逐步回归模型； 如果数据中存在异常值，可以使用回归模型； 如果要分层或分组，则选择相应的非线性回归模型。 例如，提供的曲线回归和非线性回归方法提供了60多种非线性关系模型。

(2) 因变量是分类数据

当因变量为分类数据时，更常用一般回归模型。

(3)因变量为定量数据（多个）

在研究X对Y的影响时，如果研究人员想要同时分析多个Y，可以使用PLS回归模型。 另外，如果要研究多个X和多个Y之间的影响关系，还可以使用路径分析或结构方程建模。 路径分析只研究变量之间的影响关系，而结构方程模型既研究变量之间的影响关系，又研究变量之间的测量关系。

以上是对常用回归模型初步选择的说明。 上述回归方法都是实际研究中经常使用的方法。

下面根据应用领域对一些常用的回归模型进行分类。 您可以根据自己的研究方向选择相应的回归模型。 分类说明如下：

1. 普通型

通用回归模型几乎适用于所有领域，包括线性回归、逐步回归、回归等。

线性回归是最基本的回归模型。 Y是一种定量数据。 如果回归模型中只有一个X，则称为简单线性回归或一元线性回归； 如果有多个X，则称为多元回归。 线性回归。

逐步回归是一种选择最佳回归模型的方法。 它通过逐步引入变量来筛选出对因变量有显着影响的自变量来构建最优回归模型。 当X的数量较多时，系统可以自动识别出影响较大的X。 这种自动识别和分析的方法称为逐步回归分析。

逻辑回归是一种用于解决分类问题的回归模型。 如果Y是0和1这样的二元变量（比如1愿意，0不愿意，1买，0不买），那么用两个Meta-； 如果Y为多类别，则此时使用多类别回归； 如果Y是多类别且有序的（如不喜欢、一般、喜欢），此时可以使用有序回归。

2. 测量角度

在计量经济学研究中，比较常用的回归模型有回归、OLS回归、两阶段回归、分位数回归、回归、负二项回归等（点击方法名称可直接进入帮助手册）。

回归方法适用于解决异常数据（或极端数据）时的回归估计。

OLS回归研究的是需要处理等的影响，其实也是线性回归，计量经济学中常用。

在计量经济学中，一种解决内生性的方法。

如果你想看看回归对关系情况的影响。

如果数据符合分布（数据满足平稳性、独立性、一般性），并且想要研究X对Y的影响（Y呈现分布），那么就需要使用回归而不是常规的线性回归等。

对于回归，如果计数数据不符合分布，特别是当数据过于离散时，采用负二项式回归分析更为合适。

面板数据是指不同对象、不同时间的指标数据。 当用面板数据来研究回归影响关系时，称为面板模型（面板回归）。

如果在面板模型中，解释变量包括被解释变量的滞后值，则称为“动态面板模型”，其目的是处理内生性问题。

本质是线性回归。 例如，将性别分为男性和女性，分别进行线性回归并比较参数值。

例如，如果您将 4 个 X 放在第一层，将 3 个 X 放在第二层，以及 2 个术语对于模型是否具有解释力，就是层次回归的一个关注点。

在计量经济学中，一种处理内生性问题的方法。

它用于解决“审查/限制解释变量”的问题。 如果被解释变量中的数据是‘审查/限制’的，此时进行ols回归是不科学的。

如果被解释变量存在“断裂”（审查），可以使用两阶段模型进行研究（而不是常用的ols线性回归）。

3.社会科学视角

在社会科学研究领域，常用的回归模型有路径分析、结构方程模型、调节效应、中介效应等，它们并不是严格意义上的回归模型，本质上是研究影响关系的模型（不同于回归模型）。上面重复了回归模型）。 （有待再次讨论）。

研究模型影响关系以验证模型假设。 比如下图的模型框架：我希望研究工作条件和人际关系对公司满意度的影响； 我也希望研究公司满意度和机会感知对离职倾向的影响。 总共有4条路径（即4对影响关系）。

结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法，可用于研究多个潜变量的影响。 结构方程模型包括两部分结构，即测量关系和影响关系（路径分析只有影响关系）。

调节作用是在研究影响时是否会受到调整变量Z的干扰，即饮酒时的影响大小与不饮酒时的影响大小是否显着不同。

中介效应是在研究X对Y的影响时，是否会首先通过中介变量M影响Y； 即是否存在(M)等关系，进而影响最终的工作绩效(Y)。

同时研究了调节作用和中介作用。

4. 医学角度

医学领域常用的回归模型包括二元回归、条件logit回归、Cox回归、回归、负二项式回归等。

二元回归模型的使用场景与二元Logit回归一致。 两者的区别在于连接功能。 在实际应用中，二元Logit回归应用更为广泛，通常无法严格区分。 建议医学、经济学、金融学相关学科可以使用二元模型； 其他学科使用二元 Logit 回归模型。

在医学研究中的病例对照研究中，为了控制一些重要的混杂因素，往往根据年龄、性别等条件将病例和对照进行匹配，形成多个匹配组。每个匹配组中病例和对照的数量是任意的。 例如，一个案例和几个控件按1：1的比例进行匹配，常见的比例是1：M（M。将数据拖到右侧对应的分析框->点击开始分析

(2)结果解释

输出多元线性回归分析结果如下：

回归分析结果解读请参考下表的分析建议和智能分析：

今天关于回归模型的内容就分享到这里。