Kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa hai giá trị độ dốc

Dữ liệu tôi có là giá trị độ dốc hồi quy của y ~ thời gian, lỗi tiêu chuẩn, giá trị n và giá trị ap cho một loài cụ thể ở hai khu vực khác nhau. Tôi muốn kiểm tra xem độ dốc hồi quy cho một khu vực có khác biệt đáng kể so với độ dốc hồi quy cho khu vực khác hay không - điều này có khả thi với dữ liệu đó không? Có ai có bất cứ đề nghị làm thế nào tôi có thể đi về điều này? Thật không may, tôi không thể truy cập vào dữ liệu thô ...

Xin lỗi rằng đây là một câu hỏi đơn giản!

Bài viết sau đây có thể hữu ích cho bạn, vì nó mô tả cách đánh giá xem tác động của một yếu tố giải thích cụ thể là bất biến đối với người, thời gian hoặc tổ chức:

P Parentoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, AR (1998). Sử dụng Kiểm tra thống kê chính xác cho các hệ số hồi quy. Tội phạm học, 36 (4), 859 trừ866.

Những gì họ nói về cơ bản là, để kiểm tra giả thuyết rằng sự khác biệt giữa và b 2 (1 và 2 là hai mẫu hoặc thời gian) bằng 0, bạn có thể áp dụng công thức sau:$b_1$$b_2$

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

SE là lỗi tiêu chuẩn của 'độ dốc' tương ứng trong trường hợp của bạn.

Nếu các sườn xuất phát từ hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường, sẽ tốt hơn nếu xác minh rằng dữ liệu hàng năm tạo ra các giá trị này thực sự độc lập. Hầu hết các nghiên cứu thu hồi bắt giữ cần tính đến khối lượng của những năm trước bằng cách sử dụng một số phương pháp xử lý sự phụ thuộc của khối lượng theo thời gian.

$\alpha$

Cách thử nghiệm cổ điển (và mạnh mẽ hơn về mặt thống kê) này là kết hợp cả hai bộ dữ liệu thành một mô hình hồi quy duy nhất và sau đó bao gồm khu vực này như một thuật ngữ tương tác. Xem, ví dụ, ở đây:

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