Là t kiểm tra hệ số trong nhiều bài kiểm tra hồi quy hoc?

Trong hồi quy bội, nếu kiểm tra F toàn cầu có ý nghĩa, thì các kiểm tra t (hoặc kiểm tra Wald) cho các hệ số được coi là nhiều so sánh và kiểm tra sau hoc và chúng có nên được điều chỉnh?

Thảo luận chung về phân tích bài hoc

• phân tích bài hoc thường tương phản với một tiên nghiệm , trong đó, phân tích bài hoc, theo một cách nào đó, được thực hiện sau khi xem dữ liệu và phân tích tiên nghiệm được đặt ra trước khi xem dữ liệu. Theo nghĩa này, các thuật ngữ ánh xạ gần với các khái niệm phân tích dữ liệu thăm dò so với xác nhận.
• Có thể cho rằng, phân tích bài hoc nguyên mẫu liên quan đến việc so sánh tất cả các so sánh cặp phương tiện trong bối cảnh của ANOVA khi có ba hoặc nhiều cấp độ với một trong các biến độc lập. SPSS, ví dụ, có một nút bài hoc được thiết kế đặc biệt để chạy hình thức phân tích này.
• Tuy nhiên, trong khi so sánh cặp của phương tiện nhóm là ví dụ nguyên mẫu, bất kỳ phân tích nào liên quan đến việc chạy kiểm tra thống kê sau khi xem dữ liệu có thể được mô tả là hậu hoc.
• Khi nghĩ về nhãn chung "post hoc", thật hữu ích khi nghĩ về mục đích của nó. Nó được sử dụng như một sự thận trọng về việc sử dụng các quy trình suy luận tiêu chuẩn về vấn đề trong tay vì nhiều thử nghiệm quan trọng đang được thực hiện hoặc ngay cả khi chỉ có một vài thử nghiệm quan trọng đang được thực hiện, có nhiều cách có thể được thực hiện nếu dữ liệu khác nhau . Do đó, các bài kiểm tra thống kê sau hoc thường cố gắng điều chỉnh cách suy luận để kiểm soát tỷ lệ lỗi Loại I đối với cả các phân tích được thực hiện và các phân tích có thể được thực hiện có dữ liệu khác nhau.

Thuật ngữ "bài hoc" áp dụng cho các hệ số hồi quy

• Do đó, việc kiểm tra các bài kiểm tra ý nghĩa cá nhân cho các hệ số hồi quy có thể được dán nhãn post hoc nếu kiểm tra được thực hiện sau khi xem dữ liệu. Ngoài ra, nếu bạn muốn kiểm soát tỷ lệ lỗi khôn ngoan của gia đình và bạn đã thấy tập hợp các bài kiểm tra quan trọng liên quan đến hệ số hồi quy như một gia đình, thì bạn có thể áp dụng điều gì đó như điều chỉnh Bonferroni cho các bài kiểm tra ý nghĩa cá nhân. Điều đó nói rằng, nhiều nhà nghiên cứu có thể giải thích một mô hình tổng thể một cách tổng thể hơn, và cuối cùng tùy thuộc vào người đọc cách họ chọn để giải thích các bài kiểm tra quan trọng liên quan đến các hệ số riêng lẻ.
• Tôi sẽ không mô tả việc kiểm tra một tập hợp các bài kiểm tra quan trọng đối với các hệ số hồi quy là "nhiều so sánh", bởi vì tôi nghĩ thuật ngữ "so sánh" liên quan nhiều hơn đến việc so sánh có nghĩa là nhóm. Tôi thích một thuật ngữ như "nhiều bài kiểm tra quan trọng".

Nó phụ thuộc vào trạng thái kiến ​​thức của bạn trước khi nghiên cứu. Nếu bạn đã tham gia vào nghiên cứu khi biết rằng có những biến số có khả năng cao là những yếu tố dự đoán "có ý nghĩa" về kết quả và bạn chủ yếu quan tâm đến ảnh hưởng của một số biện pháp mới, thì nói "M1", về cơ bản thử nghiệm F không quan tâm và bạn chủ yếu quan tâm đến mối quan hệ của M1 với kết quả. Sau đó, các tính năng và các biện pháp thống kê về độ tin cậy của mối quan hệ không phải là "bài hoc", ... chúng là câu hỏi nghiên cứu chính.