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[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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