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臺大管理論叢
第
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卷第
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期
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的影響也可能不同，本文僅就幾種典型的多元共線性狀況進行討論，目的在於示範說
明而無法窮盡各種狀況，因此對於數量分析所得到諸項結論在推論上必須有所保留，
是本文的主要限制之一。如果要對各種不同的共線性狀況與壓抑效果的影響進行完整
推論，應進行更嚴謹的模擬研究，以不同的影響因子模擬各種狀況，這也是
RWA
與
DA
等分析方法尚未完整進行探究的部分，值得未來研究進一步深入討論。
本文的模擬數據僅以
.6
、
.4
、
.2
、
.0
四種
IV
與
DV
的相關強度配合三種共線性狀
態來建立模擬母體資料，藉以進行
IV
重要性排序的比較，這種「理想化」的數據結
構僅是為了模擬與示範的目的，在實務上並不容易發生。而模擬結果證實
RWA
與
D
g
能得出與母體相關最為一致的排序，可能造成讀者認為以積差相關即可判定
IV
相對
重要性的誤解。事實上，在真實的研究情境中，研究者並無從得知母體的變數相關結
構，也無法確知
IV
間的共變關係，因此相關係數最可能反映虛假關係
(Spurious
Relationship) (Cohen et al., 2003; Pedhazur, 1997)
而誤判了
IV
的相對意義，這就是為何
本文另以實徵研究的數據來進行分析示範，不僅發現
IV
與
DV
的相關偏低（未超過
.4
）
且相近，相關係數的排序與
RWA
與
DA
亦存有若干差異，顯示在母體資訊不明的情
況下，研究者還是必須參酌各種係數與指數的特性來進行
IV
相對重要性的判斷。
在實徵數據分析部分，由於本文取用資料庫的部分資料進行示範說明，除了受限
於資料庫本身的建置目的與資料內容，加上為了凸顯
IV
間的共線性而特別取用具有
中高相關的自變數來解釋薪資所得，並非從理論角度推導得出對於薪資所得最理想的
一組
IV
，因此雖然迴歸整體解釋力具有統計意義，殘差分析也未發現明顯的假設違反
現象，但是所使用的線性模型未必是最適配這些實徵資料的理想模型，變數間所可能
存在的交互作用或其他非線性關係也並未加以檢驗，因此所得到的分析結果僅能從方
法應用的角度來討論，而不宜就其實務意涵做出結論。對於薪資所得的影響機制有興
趣的讀者，可從理論觀點進行完整討論後另行蒐集實徵資料，屆時得以利用
RWA
來
比較各
IV
的相對重要性，或利用
DA
來討論各
IV
的優勢性，並與本文結果進行對照
討論。
五、結論
傳統以來，迴歸分析的模型優劣與參數意義多仰賴顯著性檢定來判定，但是顯著
性檢定並無法辨別多重
IV
的相對意義。當多元迴歸模型確立之後（
R
2
具有統計意義），
應就各種係數的特性進行個別
IV
效果的說明。其中各
IV
與
DV
的零階相關可作為每
一個
IV
的「初始效果」的比較，迴歸係數則是排除所有其他
IV
後的淨效果，可作為
各
IV
對於
DV
影響的最終的「淨效果」相對比較。然而當
IV
間的多元共線性越強，
淨效果與初始效果間的波動越大，相關與迴歸係數皆不利於
IV
效果的解釋，應採用