"Biến số dự đoán lưỡng phân", có hai cách để mã hóa các yếu tố dự đoán nhị phân: sử dụng độ tương phản 0,1 hoặc độ tương phản 1, -1.
Điều này thực sự sai. Không có giới hạn về số lượng cách chúng có thể được mã hóa. Hai cái đó chỉ đơn thuần là phổ biến nhất (thực sự giữa chúng, gần như có mặt ở khắp nơi), và có lẽ là dễ đối phó nhất.
Tôi hiểu được sự khác biệt ở đây (0,1 là mã hóa giả và 1, -1 thêm vào một nhóm và trừ đi nhóm khác) nhưng không hiểu nên sử dụng cái nào trong hồi quy của tôi.
Cái nào thuận tiện hơn / thích hợp. Nếu bạn có một thử nghiệm được thiết kế với số lượng bằng nhau trong mỗi, có một số khía cạnh tốt đẹp cho cách tiếp cận thứ hai; nếu bạn không phải là người đầu tiên có thể dễ dàng hơn theo nhiều cách.
Ví dụ: nếu tôi có hai yếu tố dự đoán nhị phân, giới tính (m / f) và vận động viên (y / n), tôi có thể sử dụng độ tương phản 0,1 trên cả hai hoặc 1, -1 trên cả hai.
Điều gì sẽ là sự giải thích của một hiệu ứng chính hoặc một hiệu ứng tương tác khi sử dụng hai sự tương phản khác nhau?
a) (i) Xem xét hiệu ứng chính về giới (không có tương tác vì đơn giản) {m = 0, f = 1} - khi đó hệ số tương ứng với hình nộm đó sẽ đo sự khác biệt về trung bình giữa nữ và nam (và phần chặn sẽ là trung bình của con đực).
(ii) Với {m = -1, f = 1} hiệu ứng chính về giới là một nửa sự khác biệt về trung bình và mức chặn là trung bình của phương tiện (nếu thiết kế được cân bằng thì nó cũng là trung bình của tất cả dữ liệu) . Tương tự, tác động chính là sự khác biệt của mỗi nhóm có nghĩa là từ đánh chặn.
b) (i) xem xét sự tương tác giữa giới tính {m = 0, f = 1} và vận động viên {n = 0, y = 1}
Bây giờ đánh chặn đại diện cho giá trị trung bình của nam không phải vận động viên (0,0), tác dụng chính của giới là sự khác biệt giữa phương tiện của nữ không vận động viên và nam không vận động viên, hiệu ứng chính của vận động viên thể hiện sự khác biệt giữa trung bình của các vận động viên nam và những người không phải là vận động viên nam và sự tương tác là sự khác biệt của hai sự khác biệt - đó là sự khác biệt trung bình của vận động viên / không vận động viên đối với nữ trừ đi sự khác biệt giữa vận động viên / không vận động viên.
(ii) xem xét sự tương tác giữa giới tính {m = -1, f = -1} và vận động viên {n = -1, y = 1}
Bây giờ, phần chặn thể hiện giá trị trung bình của bốn phương tiện nhóm (và nếu thiết kế hoàn toàn cân bằng thì nó cũng sẽ là giá trị trung bình tổng thể). Việc đánh chặn là một phần tư so với trước đây.
Các tác động chính là trung bình của các hiệu ứng khác biệt - hiệu ứng giới tính là trung bình của sự khác biệt giữa nam và nữ trong các vận động viên và sự khác biệt giữa nam và nữ trong các vận động viên không phải là vận động viên. Tác động chính của vận động viên là trung bình của sự khác biệt giữa vận động viên / không vận động viên ở nữ giới và sự khác biệt về vận động viên / không vận động viên ở nam giới.
Có phụ thuộc vào việc các tế bào của tôi có kích thước khác nhau?
"Kích cỡ khác nhau" nghĩa là gì? Bạn có nghĩa là số lượng quan sát trong mỗi tế bào là khác nhau? .