Kategorik değişkenler (R cinsinden) için mevcut olan farklı kodlama türleri nelerdir ve bunları ne zaman kullanırsınız?

Doğrusal bir model veya karışık bir model takarsanız, kategorik veya nominal bir değişkenin, kukla koşullandırma (R varsayılanı) ve efekt kodlaması gibi paramaterlerin tahmin edildiği bir dizi değişkene dönüştürülmesi için farklı kodlama türleri vardır.

Etkileşimleriniz olduğunda efekt kodlamanın (bazen sapma veya kontrast kodlama olarak adlandırılır) tercih edildiğini duydum, ancak olası kontrastlar nelerdir ve hangi kontrast türünü ne zaman kullanırsınız?

Bağlam R'de karma modelleme kullanmaktır lme4, ancak bence daha geniş tepkiler iyidir. Üzgünüm, benzer bir soruyu kaçırırsam.

DÜZENLEME: İki yararlı bağlantı şunlardır: efekt kodlama ve kukla kodlama açıklanmıştır.

Yanılıyorsam diğerleri beni aydınlatabilir, ama işte gidiyor…

Önceki seviyelerin ortalamasına kıyasla seviyenin etkisi nedir? yani efektin eşiğini bulmakla ilgileniyorsunuz

• Helmert kontrastlarını kullanın. Bunu kümülatif karşılaştırmalar olarak düşünüyorum. Bunu, maruziyetin bir ilaç dozu-tepki sınırını belirlemekle ilgilendiğimde kullandım. Bir seferde birden fazla seviyeyle karşılaştırma, daha az bilginin atılması anlamına gelir. Bunu kümülatif karşılaştırmalar olarak düşünüyorum.

Seviyenin temel seviyeye göre etkisi nedir? yani bir temel karşılaştırma grubuyla ilgileniyorsunuz.

• Sahte değişken kodlama kullanın (tedavi kontrastları). Bunu temel karşılaştırmalar olarak düşünüyorum. Bunu diğer çalışmalar tarafından önemli olarak belirlenmiş bir grup / seviye olduğunda kullandım ve çalışmam, bu eşik aşıldığında derneklerin de var olduğunu gösteriyor.

Bir değişkenin iki bitişik seviyesinin etkisi nedir?

• İleri / geri farkını kullanın. Bunu kısa aralıklı ardışık karşılaştırmalar olarak düşünüyorum. Bunu, farklı sosyoekonomik konum düzeyleri için etkileri karşılaştırırken, her grup kendi başına kompozisyon olarak farklı ve diğerlerinden daha fazla ilgi göstermediğinde kullandım.