두 기울기 값 사이의 유의미한 차이 테스트

내가 가지고있는 데이터는 두 가지 다른 영역의 특정 종에 대한 y ~ 시간의 회귀 기울기 값, 표준 오류, n 값 및 ap 값입니다. 한 영역의 회귀 기울기가 다른 영역의 회귀 기울기와 크게 다른지 확인하고 싶습니다. 이러한 데이터로 가능합니까? 누구든지 내가 이것에 대해 어떻게 할 수 있습니까? 불행히도 원시 데이터에 액세스 할 수 없습니다 ...

이것은 간단한 질문입니다 죄송합니다!

r regression statistical-significance

— 사라
소스

이것은 R 코드를 사용하여 슬로프를 상호 작용 F 테스트, 직접 슬로프 비교 및 Fisher의 r-to-z와 비교하는 방법을 보여줍니다. stats.stackexchange.com/a/299651/35304

— Kayle Sawyer

답변:

다음 설명은 주어진 설명 요소의 영향이 사람, 시간 또는 조직에 영향을 미치지 않는지 평가하는 방법을 설명하므로 도움이 될 수 있습니다.

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P. & Piquero, AR (1998). 회귀 계수의 동등성에 대한 올바른 통계 테스트 사용 범죄학, 36 (4), 859–866.

$b_1$ $b_2$

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

SE는 귀하의 경우 각 '기울기'의 표준 오차입니다.

— 말로에
소스

Kwanti,이 기사의 내용을 요약 해 주시겠습니까?

— whuber

이 기사는 여기 오픈 액세스이다 : udel.edu/soc/faculty/parker/SOCI836_S08_files/...

— 사라

그 인용은 괜찮지 만 실제로 길을 잃은 징계를 목표로 한 것 같습니다. 나는 Cohen, J., Cohen, P., West, SG 및 Aiken, LS (2003)를 선호한다고 생각합니다. 행동 과학에 대한 다중 회귀 / 상관 분석을 적용했습니다 (제 3 판). 뉴저지 주 Mahwah : Lawrence Erlbaum Associates, Publishers 46-47 페이지는 위의 인용 된 논문에서 홉 건너 뛰기와 Z 통계로 점프하는 표준 오차 계산을 제공하는 신뢰 구간을 제공합니다.

— russellpierce

@ rpierce : 아마도 당신이 그 책에 접근 할 수없는 우리를 위해 당신의 이야기에 대한 세부 사항을 별도의 답변으로 게시 할 수 있습니까?

— naught101

@ naught101의 계산은 동일한 것으로 판명되었습니다. 나는 Cohen et al. 더 권위있는 소스입니다.

— russellpierce

기울기가 평범한 최소 제곱 회귀 분석에서 비롯된 경우 이러한 값을 생성 한 연도 별 데이터가 실제로 독립적인지 확인하는 것이 좋습니다. 대부분의 캡처 회수 연구는 시간이 지남에 따라 볼륨의 의존성을 처리하는 몇 가지 방법을 사용하여 이전의 볼륨을 설명해야합니다.

$\alpha$

— AdamO
소스

감사합니다 AdamO. 나는 이미 표준 오차를 가지고 있으므로 이것들로부터 직접 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다 ... 팁 주셔서 감사합니다 ...

— Sarah

나는 그것을 놓쳤다. 지루한 대수를 없애기 위해 대답을 수정하겠습니다.

— AdamO

나는 육안 검사를 기반으로 그러한 테스트를 장려하는 것은 나쁜 생각이라고 생각합니다. 또한, 언급 된 중복 기준이 매우 좋지 않다고 생각합니다. 당신이 '순진한'이라고 말한 것을 허락했습니다. 평균과 분산이 알려져 있습니다. 방법에 대한 Z의 -test?

— ndoogan

육안 검사를 기반으로 한 테스트가 아닙니다. 95 % 신뢰 구간의 중첩을 기반으로 한 검정은 일관되고 편향되지 않은 Wald 검정과 같습니다. 또한 95 % 신뢰 구간의 삼림 도표를 사용하여 그래픽으로 편리하게 묘사 할 수 있습니다. 그렇지 않으면이 테스트에 의해 도입 된 여러 테스트 문제가 없습니다 (과도한 플롯을 사용한 탐색 적 분석의 일반적인 결과).

— AdamO

여러분의 의견에 감사드립니다. 마지막으로 원시 데이터를 확보 했으므로 상황을 단순화해야합니다!

— 사라

이를 테스트하는 고전적인 (보다 통계적으로 강력한) 방법은 두 데이터 세트를 단일 회귀 모델로 결합한 다음 면적을 교호 작용 항으로 포함시키는 것입니다. 예를 들어 여기를 참조하십시오.

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

— a11msp
소스

더 제한적인 가정이 적용되는 경우에만 "더 강력합니다". 특히, 오차 분산의 동질성을 가정합니다. 종종 (추가 정당화없이) 가정하기를 원하지 않기 때문에 Welch 또는 Satterthwaite t-test와 같은 것을 사용합니다.

— whuber