dichotomizeとGLMs,そして困る俺

量的データを平均や中央値で分割して,独立変数なり従属変数なりにする。英語で言うと,dichotomize。あんまり勧められない方法だそうで,なぜなら,そうした処理によって多くの情報量が失われてしまうからだという。

ANOVAなら,単純にANCOVAにすれば良いし,つか一般線形モデルでさくっといけるデータであれば,わざわざそんな事しまへんねん。こちとら,度数やら頻度やらが従属変数になるようなデータを扱ってまんねん。そういうデータ達は,正規分布なんてしない。ポワソン分布ならまだマシってところ。それを回帰モデルに乗せて分析するために,やっぱりこれが必要なんだ。Generalized Linear Models,すなわち,一般化線型モデル。

Rで操作だけはできるようになったが,イマイチやってる事がよう分からん。これはちょっと勉強した方が良いかもしれん。だいたい,βの扱いもよく分からんしな。擬似R二乗も出し方が合ってるのかも分からん。ということで,これで学習中。超ムズイ。

4320018672一般化線形モデル入門 原著第2版
田中 豊 森川 敏彦 山中 竹春
共立出版 2008-09-08

by G-Tools


へっ。表記法さえわかっちまえばこっちのもんよ!なめんなよ!俺様の1ビット脳を!ほんとに!なめんなよ!まじで!くそ!チクショウ!!


そんなところにこの論文。Journal of Personality Assessment紙。

The Analysis of Count Data: A Gentle Introduction to Poisson Regression and Its Alternatives

とはいえ,意外にもポワソン分布にはならない事が多いんだ。
ほんとに,扱いに困る。複雑すぎるぜ。データの世界ってのは。

Comment

統計学プゲラ

ttp://www.zakzak.co.jp/top/200903/t2009030430_all.html
昔、こういうのを脳科学的にやりたいと主張したが、心理学にでも行けと一蹴された
しかし、ほんまにやりおるとはな

蛯名氏はダウンロードだけしますたwww
  • 2009/03/05 12:07
  • 友人
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統計なんぞ飾りです。

つか,なんちゅーアホな研究や。大馬鹿もんやないか。

エビナ氏,とりあえず聴いとけ。
  • 2009/03/05 16:20
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