逐步迴歸分析(stepwise regression analysis)主要的目的是在眾多的自變數中,找出最能夠預測依變數的因素,分析結果會逐一找出影響依變數的關鍵自變數,亦即此分析方法會先挑選與依變數關係較為密切的自變數。
關於逐步迴歸分析方法有許多程序可以選擇,常見的有:
- 前進選擇法(Forward Selection Procedure):選擇與依變數最高相關的自變數
- 反向淘汰法(Backward Elimination Procedure):首次將所有自變數放入模型中,接著排除對模型貢獻最小的自變數。
- 逐步迴歸法(Stepwise):為前進選擇法和反向淘汰法的綜合版本,先挑選出與依變數最為相關的自變數,再採用反向淘汰法檢查是否選了貢獻性過小的自變數。
考量到逐步迴歸分析方法,優先挑選的自變數並未依據理論基礎,所以僅能將此分析方法視作為探索性研究的檢驗方式。
參考文獻
孫頌賢(2014)。家庭分化與家庭暴力經驗對愛情依戀的預測。教育心理學報,45(3),349-366。
陳奐妤、林杏足(2016)。國中資優生完美主義類型、生活壓力與幸福感之相關研究。特殊教育學報,43,29-61。