Перевірте значну різницю між двома значеннями нахилу

У мене дані - це значення регресійного нахилу y ~ часу, стандартна помилка, n значення та значення ap для певного виду у двох різних областях. Я хочу перевірити, чи суттєво відрізняється нахил регресії для однієї області від нахилу регресії для іншої області - чи можливо це за таких даних? Хтось має якісь пропозиції, як я міг би про це піти? На жаль, я не можу отримати доступ до необроблених даних ...

Вибачте, що це таке просте запитання!

r regression statistical-significance

— Сара
джерело

Тут показано, як порівняти схили з тестом взаємодії F, прямим порівнянням нахилу та зрізкою

— Кейл Сойєр

Відповіді:

Наступна стаття може бути корисною для вас, оскільки вона описує, як оцінити, чи вплив даного пояснювального фактора інваріантно щодо людей, часу чи організації:

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, AR (1998). Використання правильного статистичного тесту на рівність регресійних коефіцієнтів. Кримінологія, 36 (4), 859–866.

В основному вони говорять про те, що для перевірки гіпотези про те, що різниця між та (1 і 2 - це два зразки або рази) дорівнює нулю, можна застосувати таку формулу: $b_1$ $b_2$

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

SE - це стандартна помилка відповідних "схилів" у вашому випадку.

— Marloes
джерело

Кванті, ви можете, будь ласка, підсумувати, про що йдеться у цій статті?

— whuber

Стаття відкрита тут: udel.edu/soc/facturing/parker/SOCI836_S08_files/…

— Сара

Це цитування чудово, але, здається, дійсно орієнтоване на дисципліну, яка втратила свій шлях. Я думаю, що я вважаю за краще Коен, Дж., Коен, П., Вест, SG, & Aiken, LS (2003). Застосовується множинний регресійний / кореляційний аналіз для поведінкових наук (3-е видання). Mahwah, Нью-Джерсі: Lawrence Erlbaum Associates, видавці. на сторінці 46-47, який дає вам довірчий інтервал, який дає вам стандартний розрахунок помилок, з якого це перехід скакання та перехід до Z-статистики у цитованому вище документі.

— russellpierce

@rpierce: Можливо, ви можете розмістити подробиці того, про що говорите, окремою відповіддю для тих, хто з нас не має доступу до цієї книги?

— naught101

@ naught101 обчислення виявляється однаковим. Я лише висловлював думку про те, що Cohen et al. є більш авторитетним джерелом.

— russellpierce

Якщо нахили походять від регресії звичайних найменших квадратів, було б добре переконатися, що дані про рік за роком, які генерували ці значення, справді незалежні. Більшість досліджень з захоплення та відновлення потребують врахування обсягів попередніх років, використовуючи певний метод вирішення залежності обсягу від часу.

$\alpha$

— АдамО
джерело

Дякую AdamO У мене вже є стандартні помилки, щоб я міг обчислити довірчі інтервали безпосередньо з цих ... Дякую за підказку ...

— Сара

Я пропустив це. Я виправлю свою відповідь, щоб позбутися нудної алгебри.

— AdamO

Я вважаю, що заохочувати такий тест на основі візуального огляду є поганою ідеєю. Крім того, я не думаю, що заявлені критерії перекриття є дуже хорошими. Зрозуміло, ви сказали "наївно". Середнє значення та дисперсія відомі; як щодо z -test?

— ndoogan

Це не тест, заснований на візуальному огляді. Тести на основі перекриття 95% довірчих інтервалів еквівалентні тесту Вальда, який є послідовним та неупередженим. Це зручно також можна зобразити графічно з лісовою ділянкою 95% довірчих інтервалів. В іншому випадку не існує декількох питань тестування, введених цим тестом (звичайний наслідок дослідницьких аналізів із використанням надмірних графіків).

— AdamO

Привіт, дякую всім за ваші коментарі. Нарешті мені вдалося розібратися з необробленими даними, тому це повинно спростити справи!

— Сара

Класичний (і більш статистично потужний) спосіб перевірки цього полягає в об'єднанні обох наборів даних в єдину регресійну модель, а потім включити область як термін взаємодії. Дивіться, наприклад, тут:

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

— a11msp
джерело

Це "більш ... потужно", лише якщо застосовуються більш обмежувальні припущення. Зокрема, він передбачає гомоскедастичність відхилень помилок. Часто не хотілося б припускати, що (без додаткових обґрунтувань), і тому було б використати щось на кшталт тесту Вельча чи Саттертвейта.

— whuber