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我在利用logistic回归进行数据分析的时候,多个自变量中的两个自变量因子x1,x2的相关分析结果如下:
Pearson Correlation .072
Sig. (2-tailed) .136
Sum of Squares and Cross-products 91.834
Covariance .212
在应变量预测的logistic模型中,两个因子都纳入了,但是有老师说这两个因子按照人的常识可能存在相关性,应该去掉一个,我发现拟合的时候如果去掉其中一个因子x1(之前国外研究中都没有纳入这个因子)的话,logistic模型对数据的拟合优度就下降了,请问这样应该重在因子的相关性还是重在模型的拟合优度?还是应该根据灵敏度来判断到底要不要去掉一个因子,如果拟合优度下降不是很大的话是不是就应该去掉可能相关的因素?
请牛人指教,自己对这些数据处理的方面真的很糊涂啊:P