Квази-дисперсия - Quasi-variance

Квази-дисперсия (qv) оценки являются статистическим подходом, который подходит для сообщения о влиянии категориальная независимая переменная в пределах статистическая модель. В стандартных статистических моделях влияние категориальной объясняющей переменной оценивается путем сравнения одной категории (или уровня), установленной в качестве эталона, с которым сравниваются все другие категории. Категория эталонов обычно называется «эталонной» или «базовой» категорией. Для проведения сравнений эталонная категория произвольно устанавливается равной нулю. Программное обеспечение для статистического анализа данных обычно выполняет формальные сравнения того, отличается ли каждый уровень категориальной переменной от контрольной категории. Эти сравнения генерируют хорошо известные «значения значимости» оценок параметров (т. Е. Коэффициентов). Хотя сравнить любую одну категорию с эталонной категорией несложно, сложнее формально сравнить две другие категории (или уровни) объясняющей переменной друг с другом, если ни одна из них не является эталонной категорией. Это известно как проблема ссылочной категории.

Квази-дисперсия - это приближение отклонения. Квази-дисперсия - это статистика, связанная с оценки параметров (коэффициенты) различных уровней категориальных объясняющих переменных в статистических моделях. Квази-дисперсии могут быть представлены вместе с оценками параметров, чтобы позволить читателям оценить различия между любыми комбинациями оценок параметров для категориальной объясняющей переменной. Такой подход полезен, поскольку такие сравнения обычно невозможны без доступа к полной ковариационной матрице для оценок.

Использование оценок квази-дисперсии решает проблему ссылочной категории. Основная идея была впервые предложена Ридаутом.[1] но техника была изложена Дэвид Ферт.[2][3] Была продемонстрирована пригодность этого метода для анализа данных социальных наук.[4] Он-лайн инструмент для вычисления оценок квазиверсии: имеется в наличии и краткое техническое описание методологии при условии.

Квази-дисперсии можно вычислить в Stata с помощью модуля QV[5] а также может быть рассчитан в р используя пакет qvcalc.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Ридаут, М. (1989). Обобщение результатов подгонки обобщенных линейных моделей к данным запланированных экспериментов. Нью-Йорк: Springer-Verlag. С. 262–9.
  2. ^ Ферт, Дэвид (2016-06-24). «1. Преодоление проблемы эталонной категории в представлении статистических моделей». Социологическая методология. 33 (1): 1–18. Дои:10.1111 / j.0081-1750.2003.t01-1-00125.x.
  3. ^ Ферт, Дэвид (2004). «Квази-дисперсии» (PDF). Биометрика. 91 (1): 65–80. Дои:10.1093 / biomet / 91.1.65. Получено 2017-03-17.
  4. ^ Гейл, Вернон; Ламберт, Пол С. (2007-12-01). «Использование квазивариантности для передачи социологических результатов из статистических моделей». Социология. 41 (6): 1191–1208. CiteSeerX  10.1.1.611.3153. Дои:10.1177/0038038507084830. ISSN  0038-0385.
  5. ^ Чен, Аспен (21.07.2014), QV: Модуль Stata для вычисления квазиверсий, получено 2017-03-15

внешняя ссылка

Расширенный набор ресурсов с примерами в Stata и SPSS являются также имеется в наличии