Să conteze mai mult valorile precise? (regresie ponderată, ponderi de precizie)

Pe scurt

Să conteze mai mult valorile mai precise? Regresia ponderată (ponderi de precizie) dă mai multă pondere valorilor precise. Se potrivește când ținta este un număr, iar valorile diferă ca precizie, de pildă medii din grupuri de mărimi diferite.

Cum funcționează în Statable

„Analiză nouă”, apoi alegeți cartea „Se poate prezice ceva?”.
Alegeți coloana țintă și coloanele predictorilor.
„Mai multe opțiuni” → „Model” → „Liniar cu ponderi de precizie”, apoi alegeți coloana cu ponderile.
O pondere de 0 omite rândul; o pondere negativă sau lipsă blochează calculul.

Nu este același lucru cu ponderea de caz

Ponderile de frecvență (pondere de caz) numără cazuri și schimbă n. Ponderile de precizie spun cât de exactă este o valoare; nu numără cazuri. n rămâne numărul de rânduri cu pondere peste 0. Ambele în același timp nu se poate; Statable spune aceasta într-o propoziție.

Cum arată tabelul

Un rând pe caz, o coloană țintă cu numere, coloane de predictori și o coloană cu ponderile. O pondere 0 omite rândul; numărul este afișat în rezultat. O pondere negativă sau lipsă blochează calculul.

Citirea rezultatului

Coeficienții b cu SE, t, p și intervalul de încredere de 95% se citesc ca la regresia liniară; intervalul folosește distribuția t cu gradele de libertate indicate.
R² este ponderat și nu poate fi comparat cu R² neponderat. Sunt afișate și abaterea standard reziduală σ, testul F al modelului și cea mai mică și cea mai mare pondere.

Capcană: ponderi din aceleași date

Ponderile trebuie să provină din cunoașterea preciziei măsurării (de exemplu din mărimea grupului sau dintr-o împrăștiere cunoscută). Ponderile estimate din reziduurile acelorași date fac erorile standard prea mici.

Cerințe și limite

Celelalte condiții ale regresiei liniare rămân valabile (relație rectilinie, cazuri independente, reziduuri fără valori extreme puternice).
Rândurile cu o lacună nu sunt incluse; numărul lor este afișat în rezultat.

Raportarea rezultatului

ponderat, R² = ,70, F(1, 48) = 110,7, p < ,001

Exemple tipice

Medii din clase de mărimi foarte diferite ca țintă, ponderate după mărimea clasei.
Măsurători cu precizie cunoscută, diferită, de la mai multe aparate.

Pentru specialiști

R (stats): lm(y ~ x, weights = w). O pondere 0 cade, gradele de libertate numără doar rândurile cu w > 0. Verificat pe cars cu w = 1/speed, și cu două ponderi nule, față de SPSS.