İki eğim değeri arasındaki anlamlı farkı test edin

Elimdeki veriler iki farklı alandaki belirli bir tür için y'nin regresyon eğim değeri, standart bir hata, n değeri ve ap değeridir. Bir alanın regresyon eğiminin diğer alanın regresyon eğiminden önemli ölçüde farklı olup olmadığını kontrol etmek istiyorum - bu verilerle mümkün mü? Herkes bu konuda nasıl gidebilirim herhangi bir öneriniz var mı? Ham verilere maalesef erişemiyorum ...

Üzgünüm, bu kadar basit bir soru!

r regression statistical-significance

— Sarah
kaynak

Bu, R kodunu kullanarak bir etkileşim F testi, doğrudan eğim karşılaştırması ve Fisher'ın r-to-z eğimleriyle nasıl karşılaştırılacağını gösterir: stats.stackexchange.com/a/299651/35304

— Kayle Sawyer

Yanıtlar:

Aşağıdaki makale, belirli bir açıklayıcı faktörün etkisinin kişiler, zaman veya kuruluşlar üzerinde değişmez olup olmadığını nasıl değerlendireceğini açıkladığı için size yardımcı olabilir:

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P. ve Piquero, AR (1998). Regresyon Katsayılarının Eşitliği İçin Doğru İstatistik Testinin Kullanılması. Kriminoloji, 36 (4), 859-866.

Temel olarak söyledikleri, ve (1 ve 2 iki örnek veya zaman olan) arasındaki farkın sıfıra eşit olduğu hipotezini test etmek için aşağıdaki formülü uygulayabilirsiniz: $b_1$ $b_2$

$\begin{equation} Z= \frac{b_1-b_2}{\sqrt{{SEb_1}^{2}+{SEb_2}^2}} \end{equation}$

SE, durumunuzdaki ilgili 'eğimlerin' standart hatasıdır.

— Marloes
kaynak

Kwanti, lütfen bu makalenin söylediklerini özetleyebilir misiniz?

— whuber

Makale buraya açık erişim: udel.edu/soc/faculty/parker/SOCI836_S08_files/…

— Sarah

Bu alıntı gayet iyi ancak yolunu kaybeden bir disiplini hedefliyor gibi görünüyor. Sanırım Cohen, J., Cohen, P., West, SG ve Aiken, LS'yi (2003) tercih ederim. Davranış bilimleri için çoklu regresyon / korelasyon analizi uygulandı (3. baskı). Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Yayıncılar. sayfa 46-47, size yukarıda belirtilen makalede bir atlama atlama ve Z istatistiğine atlama olduğu standart hata hesaplamasını veren bir güven aralığı verir.

— russellpierce

@rpierce: Belki de konuştuğunuzun ayrıntılarını bu kitaba erişimi olmayan bizler için ayrı bir cevapta gönderebilirsiniz?

— naught101

@ naught101 hesaplama aynıdır. Ben sadece Cohen ve ark. daha yetkili bir kaynaktır.

— russellpierce

Eğimler normal en küçük kareler regresyonundan geliyorsa, bu değerleri üreten yıldan yıla verilerin gerçekten bağımsız olduğunu doğrulamak iyi olur. Çoğu yakalama-yeniden yakalama çalışması, hacmin zaman içindeki bağımlılığını ele alma yöntemini kullanarak önceki yılların hacimlerini hesaba katmalıdır.

$\alpha$

— Adamo
kaynak

Teşekkürler AdamO. Standart hatalar zaten var, bu yüzden doğrudan bunlardan güven aralıklarını hesaplayabilirim ... İpucu için teşekkürler ...

— Sarah

Onu özledim. Sıkıcı cebirden kurtulmak için cevabımı düzeltirim.

— AdamO

Görsel incelemeye dayalı böyle bir testi teşvik etmenin kötü bir fikir olduğuna inanıyorum. Ayrıca, belirtilen örtüşme kriterlerinin çok iyi olduğunu düşünmüyorum. 'Saf' demiştin. Ortalama ve varyans bilinmektedir; z testine ne dersin ?

— ndoogan

Bu görsel incelemeye dayanan bir test değildir. % 95 güven aralıkları örtüşmesine dayanan testler tutarlı ve tarafsız olan Wald testine eşdeğerdir. Uygun bir şekilde% 95 güven aralıklı bir orman grafiği ile grafiksel olarak da tasvir edilebilir. Aksi takdirde, bu test tarafından getirilen birden fazla test sorunu yoktur (aşırı grafikler kullanarak keşif analizlerinin olağan bir sonucu).

— AdamO

Merhaba, yorumlarınız için hepinize teşekkür ederim. Sonunda ham verileri elde etmeyi başardım, bu yüzden işleri basitleştirmeliyiz!

— Sarah

Bunu test etmenin klasik (ve daha istatistiksel olarak güçlü) yolu, her iki veri kümesini tek bir regresyon modelinde birleştirmek ve ardından alanı bir etkileşim terimi olarak dahil etmektir. Örneğin, buraya bakın:

http://www.theanalysisfactor.com/compare-regression-coefficients/

— a11msp
kaynak

Bu, yalnızca daha kısıtlayıcı varsayımlar geçerli olduğunda "daha ... güçlü" dür. Özellikle, hata varyanslarının eşcinselliklerini varsayar. Çoğu zaman (ek gerekçe olmadan) bunu kabul etmek istemez ve bu nedenle Welch veya Satterthwaite t-testi gibi bir şey kullanır.

— whuber