相同的回归模型，相同的数据集...... 不同的结果？如果我在这里遗失了一些东西，或者已经问过这个问题，我很抱歉，但是在过去的讨论中我找不到这个问题，而且过去一直困扰着我。基本上，我为数据集组合了一个线性回归模型，得到了一些好的，重要的结果（如下右图所示）。几个小时后，当我在另一个模型上工作时，我意外地将相同的响应变量放在前面，而不是我试图测量的新变量。但是，对于最终的模型，某些事情看起来并不合适。当我把它削减到与以前相同的效果进行双重检查时，我得到了一个完全不同的结果（如下左图所示）。
关于可能导致这种情况的任何想法？起初我以为这是我在过渡期间隐藏/排除一些关键数据点的结果。然而，切换包含各种数据点似乎导致右（原始）模型的p值的相应变化，而不是左边的p值，其由于某种原因保持不变。我已经仔细检查过，所有数据类型都是相同的 - 就我所知，它是相同的数据集。右边的空白R平方场，以及自由度相差1的事实，表明这里的东西不对，但我不知道是什么。任何见解都会有所帮助！
Re：相同的回归模型，相同的数据集...... 不同的结果？右侧的模型删除了截距。您必须无意中单击了请求无拦截模型的框。这会导致您的所有更改。
