회귀분석 상수값에 대한 질문입니다.

 

 

안녕하세요.

논문을 작성하다 보니, 설문분석에서 막힘이 있어,,

이렇게 글을 올립니다.

 

다름이 아니라,

다중회귀분석을 했을 때,

상수값이 -6.281E-16 이런식으로 나오는 경우가 있습니다.

이건 대체 왜 이런건지..

아무리 찾아봐도,, 답이 없네요,

그냥 막연히 통계가 잘못된것인지.. 아님 해석방법이 따로 있는것인지..

궁금합니다..ㅠㅠ

Existing replies


이일현 (2011-06-23 23:21:23)

E-16 이라는 것은 10 의 -16 승이라는 뜻입니다.

 

-6.281 E-16 이라는 것은 결국 0.0000000000000006281 이라는 뜻입니다.


Legacy document_srl: 94302 / Legacy URL: http://www.statedu.com/QnA/94302

Similar Posts

  • [re] ANCOVA 분석 시 covariate 선정여부

    결론부터 말씀드리면 상관이 없습니다. Covariate 는 집단간의 차이가 중요한 것이 아니라 종속변수에 영향을 주느냐입니다. 즉, Covariate와 종속변수간에 관계가 있을 때는 넣어야 되는 것이죠. 그러므로, 집단간에 차이가 있던, 없던 그것은 문제가 되지 않습니다. 다만, 실험 분석일 경우에는 사전의 점수들이 집단간에 차이가 발생되면 그 점수를 통제하기 위해서 Covariate로 처리하는 경우가 있어서 이런 질문을 하신

  • Process macro 4번을 사용한 매개분석 결과 해석

    교수님, 안녕하세요? Process macro 4번을 사용한 매개분석 결과에서 Total effect는 유의한 상관 관계가 나왔는데, Indirect와 direct의 상관관계는 유의하지 않게 나왔습니다. 이런 경우에는 매개변수에 의한 매개효과가 없다라고 해석을 하면 되는것일까요? 매개효과가 없다라는 것은 독립변수가 종속변수에 직접적인 영향만 있고 중간에 매개변수에 의해 그 효과가 조절되지 않는다라고 이해하면 되는것일지요? **

  • [re] 평균 비교

    data 분포가 편차가 상당히 심하네요. 이런 경우라면 T-test 는 무리입니다. 비모수 검정에서 Mann-Whitney 검정을 해 보시는 것이 좋겠습니다. >데이타는 동물이 특정 지역을 지나간 횟수를 측정한 값인데요, > >A, B 의 평균이 차이나는 것을 검정하고 싶습니다. 그런데, 각 집단의 분포가 > >특정 분포를 가정할 수 없을 것 같아서요, T-TEST 같은 것을 쓸 수 없을 것 같은데, > >이럴 땐 어떤 통계

  • 종속변수가 합병증 유무와 같은 경우의 분석

    안녕하세요…. 아주 좋은 홈페이지를 꾸며놓으신 거 같습니다^^. 다름이 아니오라,, 어떤 수술술식에 따른 합병증에 대한 논문을 준비중인데요, SPSS에서 종속변수를 합병증으로 두고(명목변수라 하나요? 있다 없다를 1, 0으로) 독립변수로 수술술식(역시 명목변수로 수술술식을 0, 1로 구분하였습니다) 을 두어 이분형 회귀분석을 시행하였는데, p value 0.094 (95% C.I) 로 원하는 결과가 나오지 않았습니다. 표본은 n=54 정도되고 두 그룹으로 나누었는데, 양 집단의…

  • 결측자료 처리 관련 문의 드립니다.

    SPSS를 사용하고 있습니다. 석사과정이구요, 논문 준비중입니다. 결측자료 처리에 관한 다양한 방법이 있는데요 EM 알고리즘을 적용하여 결측대체를 하려고 합니다. 지금 10.0을 사용하고 있는데 SPSS 관련 홈페이지에서는 본 기능이 있다고 하는데, 지금 사용하는 패키지에는 찾아보기 힘들더라구요 또한, SPSS 관련 서적 중 결측분석에 대한 내역을 기재한 서적을 추천 부탁드려도 되겠습니까..^^;; 지금 갖고 있는 책을 보기는 하는데. 다른 여…

  • Covariate에 관한 질문입니다.

    안녕하십니까. 이런 좋은 게시판이 있다는 것을 처음 알았습니다. 운영하시는 분들께 감사의 인사부터 올리겠습니다. 질문사항은 Covariate의 개념 관한 것입니다. 책이나 인터넷에서도 속 시원한 답변을 받을 수가 없네요. 예전에 통계 강의를 대학 교수님으로부터 Covariate에 대해 설명을 들을 때, 시골아이와 도시 아이의 신체적(키, 몸무게) 조건의 차이를 분석하고자 하는 데(같은 학년에서) 시골아이가 월등히 크다는 결론이