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多元迴歸的自變數比較與多元共線性之影響：效果量、優勢性與相對權數指標的估計與應用
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估指標。模擬結果顯示，僅有
D
g
與
RIW
對於共線性的反映相對穩定，不論是哪一種
多元共線性狀態所造成的解釋力變動，均可適度被
D
g
與
RIW
吸收。
前述的討論曾提及，優勢分析的一個主要優點是能夠進行三種優勢比較來確立自
變數在各種組合下的優勢狀態，提供更詳細的
IV
解釋力的資訊。由表
5
的優勢比較
結果可知，雖然一般優勢在三種模擬狀況下均穩定地反映了
IV1 > IV2 > IV3 > IV4
的
次序關係，但是在
Case3
中卻可發現
IV2
與
IV3
及
IV3
與
IV4
兩組
IV
的完全優勢無
法確立。進一步地從第三階的條件優勢可以看出，當模型已經存在另三個
IV
的情況
下，再投入
IV2
的增量
(Δ
R
2
= .213)
不如
IV3 (Δ
R
2
= .218)
，顯示完全優勢無法成立的
原因是發生在第三階的投入，但平均而言，
IV2
的一般優勢
(
D
g
= .187)
仍比
IV3 (
D
g
=
.129)
來的高，顯示
IV2
較
IV3
來得重要。由此可知，
DA
能透過不同階層的優勢比較
來判定
IV
組合的影響力，即為
Budescu and Azen (2004)
所主張
DA
優於其他指標的優
勢所在。
表
5 RWA
與優勢分析的絕對優勢、條件優勢與一般優勢比較結果摘要表
完全優勢
條件優勢
一般
優勢
RIW
r
β IV1 IV2 IV3 IV4 K = 0 K = 1 K = 2 K = 3
Case1 IV1 .600
.600
-
C+ C+ C+ .360 .360 .360 .360 .360 .360
IV2 .400
.400
-
C+ C+ .160 .160 .160 .160 .160 .160
IV3 .200
.200
-
C+ .040 .040 .040 .040 .040 .040
IV4 .000
.000
-
.000 .000 .000 .000 .000 .000
Total
.560 .560 .560 .560 .560 .560
Case2 IV1 .600 1.266 -
C+ C+ C+ .360 .328 .309 .301 .325 .319
IV2 .400 -.734
-
C+ C+ .160 .128 .109 .101 .125 .125
IV3 .200 -.013
-
C+ .040 .015 .001 .000 .014 .019
IV4 .000
.000
-
.000 .000 .000 .000 .000 .000
Total
.560 .471 .419 .403 .463 .463
Case3 IV1 .600 1.222 -
C+ C+ C+ .360 .419 .479 .538 .449 .449
IV2 .400
.533
-
? C+ .160 .178 .196 .213 .187 .187
IV3 .200 -.778
-
?
.040 .099 .159 .218 .129 .129
IV4 .000
.267
-
.000 .018 .036 .053 .027 .027
Total
.560 .714 .870 1.022 .791 .791
註：完全優勢比較結果以
C+
表示完全優勢，
?
表示無法確立。
K
代表
DA
的比較階層，
K = 0
表示僅有
單一
IV
存在迴歸方程式，
K = 1
表示已投入任一個
IV
後額外投入一個
IV
的解釋增量平均值，依此
類推。