Основы регрессионного моделирования для психологов. Вадим Дорофеев

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ корреспондирующая со случаями с умеренными оценками зависимых переменных. Эта асимметрия используется для определения каузальной направленности.

      Впоследствии Чамберс предложил способ определения каузальности на основе корреспондирующих регрессий (corresponding regressions). Возьмем двумерную регрессию y на х, где существует неопределенность в отношении того, не может ли подобная каузальная направленность оказаться противоположной. В корреспондирующих регрессиях y регрессируется на х, и абсолютные отклонения (прогнозируемые минус действительные значения y – остатки (см. параграфы 4.1–4.3)) рассматриваются как измерение крайности ошибок предсказания. Затем берутся отклонения значений х от среднего значения х для получения измерения крайности значений предиктора. Эти два столбца отклонений коррелируются, давая корреляцию отклонения для y, именуемую rde(y). Такая корреляция отклонения будет негативной, поскольку, когда значения предиктора оказываются крайними, ошибки должны быть меньше, так как высокие значения предиктора приводят к высоким значениям зависимой переменной, а низкие значения – к низким значениям. Далее та же процедура повторяется в отношении регрессии x на y, давая rde(x).

      Когда истинно независимая переменная служит предиктором, должна наблюдаться более высокая корреляция, чем когда истинно зависимая переменная служит предиктором.

      То есть значение rde выше, когда истинно независимая переменная служит предиктором. Это происходит по причине того, что умеренные оценки предиктора (измеряемые низкой крайностью значений предиктора) должны ассоциироваться с умеренными оценками зависимой переменной (измеряемыми крайностью ошибок) лишь в том случае, когда истинная независимая переменная используется как предиктор истинной зависимой переменной:

Chambers`D = rde(y) – rde(x)

      Когда истинно независимая переменная является х, а истинно зависимая y, D будет негативным. То есть только если х является истинно независимой переменной, а y истинно зависимой, rde(y) будет более негативным, чем rde(x).

      Проиллюстрируем этот способ на исходных данных, которые приведены в примере 1.1.

      Только заметим, что часть необходимой информации для решения данного примера на этой стадии освоения регрессионного моделирования для читателя будет не совсем понятна, так как определение остатков в регрессионной модели приведено в нашем пособии ниже (согласно логике изложения материала), и поэтому мы рекомендуем вернуться к данному примеру после того, как читатель ознакомится со всем содержанием учебного пособия.

      Пример 1.2. В студенческой группе было проведено исследование уровня агрессивности (тест-опросник Басса–Дарки) и уровня субъективного ощущения студентами своего одиночества (тест-опросник Д. Рассела, Л. Пепло, М. Фергюсона), в результате которого были получены данные, отраженные в табл. 1.2 (x – агрессивность, y – чувство одиночества).

СКАЧАТЬ