一、模型不达标调整

模型构建是将科学问题转化为数学表达的过程，比如线性回归中的模型公式。在模型构建过程中，常遇到模型不达标的问题。这类问题的解决通常涉及样本量、指标选取、模型修正和更换四方面。

当模型表现不佳时，可以从以下四个方面进行调整：

1. 样本变化：增加样本量可提高数据质量和代表性。增加样本可通过加入新样本或填补缺失值实现。使用SPSSAU系统进行异常值处理，支持填补缺失数据，通常采用平均值、中位数或众数。

2. 指标变化：选择合适的指标对模型拟合至关重要。替换或增加指标可以改善模型质量。例如，使用人均GDP代替GDP衡量地区发展水平。删除重复或质量差的指标也是调整方法之一。

3. 模型修正：解决异方差和共线性问题，可通过数据处理、稳健标准误回归或FGLS回归。处理多重共线性时，可使用逐步回归、岭回归或手工移除高度相关变量。

4. 模型更换：若调整无效，考虑更换模型。模型选择应根据问题特性和数据特性。

二、减少模型不达标问题经验

避免模型不达标的关键在于前期数据准备和模型构建。确保样本量足够，注意指标选择和模型调整。通过问卷式和计量式模型举例，分享构建注意事项。

1. 数据准备：确保样本量充足以进行稳健性检验和防止缺失值影响。预留多个指标用于控制变量、稳健性检验和替换。

2. 模型准备：基于研究目的选择数据，提高数据准确性。适时更换模型以避免重头开始。

问卷式模型研究中，设计问卷时注意便于筛选、删除和模型调整。干扰变量设计有助于丰富分析内容和模型稳健性检验。收集有效样本量应至少为问卷题目数的5倍，偏离正态分布时应更多样本以增强说服力。

计量式模型研究中，选择自变量、控制变量和因变量时考虑多个年份、行业等数据，实现样本筛选、模型调整和稳健性检验。指标更换应考虑指标预留，以便进行模型调整和稳健性检验。使用多种回归方法，如OLS、稳健回归、面板模型等，并结合专业判断选择适合研究方法。

模型更换是最后调整选项。计量研究方法选择需综合考虑所研究内容和专业知识，SPSSAU官网提供相关帮助手册。