Удалить оценку влияния независимой переменной на зависимые переменные (интервал / отношение) с помощью линейной регрессии
Вопрос: Можем ли мы использовать нестандартные коэффициенты, полученные из линейной регрессии, чтобы устранить влияние независимой переменной на зависимую переменную?
У меня большой набор данных, и я подозреваю, что (нежелательная) независимая переменная (IV) влияет на сотни исследуемых зависимых значений (DV). Все переменные являются отношением / интервалом. Мне нужно удалить этот эффект, прежде чем продолжить дальнейший анализ, и я хотел бы создать новый, исправленный оценочный набор данных. Моя идея заключалась в том, чтобы рассчитать коэффициент регрессии с помощью линейной регрессии между IV и каждым из DV. Если влияние IV (X) на DV (Y) окажется значительным, следовательно, я вычислю новый оценочный Y, который вычитает коэффициент регрессии, умноженный на значение IV, в скорректированное оценочное значение Y для нового набора данных.,
Y^new = Y^old - bX
Y = dependent variable
X = independent variable
b = unstandardized regression coefficient
Этот метод подходит? Что я должен сделать для IV-DV, которые не имеют значительной корреляции?