Kỹ thuật phân tích tỷ lệ

Tôi đang tìm kiếm lời khuyên và ý kiến ​​liên quan đến việc phân tích tỷ lệ và tỷ lệ. Trong lĩnh vực mà tôi làm việc phân tích các tỷ lệ nói riêng là phổ biến nhưng tôi đã đọc một vài bài báo cho thấy điều này có thể có vấn đề, tôi nghĩ về:

Kronmal, Richard A. 1993. Tương quan giả và sai lầm của tiêu chuẩn tỷ lệ được xem xét lại. Tạp chí của Hiệp hội Thống kê Hoàng gia Dòng A 156 (3): 379-392

và các giấy tờ liên quan. Từ những gì tôi đã đọc cho đến nay, dường như các tỷ lệ có thể tạo ra các mối tương quan giả, các đường hồi quy lực thông qua nguồn gốc (không phải lúc nào cũng phù hợp) và mô hình hóa chúng có thể vi phạm nguyên tắc cận biên nếu không được thực hiện chính xác ( Sử dụng tỷ lệ trong hồi quy , bởi Richard Goldstein ). Tuy nhiên, phải có những lúc việc sử dụng các tỷ lệ là hợp lý và tôi muốn có một số ý kiến ​​từ các nhà thống kê về chủ đề này.

Tôi sẽ không gọi các mối tương quan quan sát là giả, nhưng các suy luận nhân quả sai được rút ra từ các mối tương quan đó. Các vấn đề với tỷ lệ là một loại với các loại gây nhiễu khác.

$U=\frac{X}{Q}$$V=\frac{Y}{Q}$$X$$Y$$Q$$U$$V$$X$$Y$$Q$$U$$V$$Q$$X=\frac{U}{1/Q}$$Y=\frac{V}{1/Q}$$Q$$Q$$R,S,T,\ldots$

Aldrich (1995), "" Tương quan chính hãng và giả mạo trong Pearson và Yule ", Khoa học thống kê , 10 , 4 cung cấp một viễn cảnh lịch sử hấp dẫn.

Xem Bao gồm sự tương tác nhưng không phải là hiệu ứng chính trong mô hình .