重回帰分析の説明変数に関して質問です。
社会学の文献では重回帰分析の説明変数に，設定仮説に基づいた変数の他に，社会的地位や年齢など直接的には設定仮説にあまり関係のないような変数を投入しているものがあります。
結果，説明変数は10個以上になったりしています。
豊田他著「原因をさぐる統計学−共分散構造分析入門−」
には，
「多くの変数を用いて重回帰分析を行う場合には，個々の偏回帰係数を解釈して因果関係を明らかにするよりは，一組の説明変数が全体として基準変数をどれくらい正確に予測しているかに関する指標として，重相関係数を参照するだけにとどめることが多い」と書かれてあります。
私が重回帰のモデルを作る時には，設定仮説に基づいた変数とあと最低限統制すべき変数以外は説明変数として投入しないようにしています。そして，個々の偏回帰係数を解釈します。
みなさんがモデルを作る時にはどのようになさっているのでしょうか? |