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  • A影响B,AB影响C,这样的回归分析结果可行么？

对一群体的一些变量A,B,C,D,E,F......等进行了测量。在统计时，做了两次不同的线性回归：第一次，将B作为因变量，其余为自变量，发现A影响B；第二次，将C作为因变量，其余为自变量，发现A,B影响C。从实际意义来看，倒还符合这样的统计结果。但是始终觉得有点怪，却不知问题在哪里。

 

请教：这样的统计结果行得通么？

所谓影响不影响看的是系数t检验的显著性，但是考虑到变量间的多重共线性，这种结果可能是不可靠的。
谢谢！可能就是多重共线性的问题，让结果有点怪。那请问我该怎么解决呢？
不知道你说的是不是通径分析的意思呢？
不知道你最终的因变量到底是什么，解决共线性可以用岭回归，主成分回归等有偏估计，lasso可以做变量选择，也可以试试。
我最近看统计学，突然发现统计学其实只是一门方法。我们常常提出的问题，其实与方法关系不大，多数是因为，我们在实验设计的时候的问题。最常见的就是，没有目的性。常常有统计学的人问，你要分析啥？回答，不知道，统计分析结果说明啥？



这是一个很大的问题。