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Multivariate relative importance: Extending relative weight analysis to multivariate criterion spaces

机译：多元相对重要性：将相对权重分析扩展到多元标准空间

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摘要

For years, organizational scholars have sought effective ways to evaluate the importance of predictors included in a regression analysis. Recent techniques, such as general dominance weights and relative weights, have shown great promise for guiding evaluations of predictor importance. Nevertheless, questions remain regarding how one should investigate relative importance in the presence of a multidimensional criterion variable. The purpose of this article is to extend understanding of relative importance statistics to multivariate designs. The authors review the concept of relative importance and discuss a new procedure for calculating estimates of importance in the presence of multiple correlated criteria. Finally, a published correlation matrix is reanalyzed and a Monte Carlo simulation conducted to compare the new procedure with another technique for estimating importance. Unlike canonical solutions, which are often uninterpretable, the proposed multivariate relative weights provide an intuitive index regarding the relationship between predictors and criteria. Implications for organizational researchers are discussed.
机译：多年来，组织学者一直在寻求有效的方法来评估回归分析中包括的预测变量的重要性。诸如一般优势权重和相对权重之类的最新技术为指导评估预测变量的重要性显示了巨大的希望。然而，仍然存在关于在多维标准变量存在的情况下应如何调查相对重要性的疑问。本文的目的是将相对重要性统计信息的理解扩展到多变量设计。作者回顾了相对重要性的概念，并讨论了在存在多个相关标准的情况下计算重要性估算的新程序。最后，重新分析了已发布的相关矩阵，并进行了蒙特卡洛模拟，以将新程序与另一种评估重要性的技术进行比较。与通常无法解释的规范解决方案不同，建议的多元相对权重提供了有关预测变量和标准之间关系的直观指标。讨论了对组织研究人员的影响。

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