จะตีความคำดักจับใน GLM ได้อย่างไร?

ฉันใช้ R และฉันทำการวิเคราะห์ข้อมูลของฉันด้วย GLM ด้วยลิงค์ทวินาม

ฉันต้องการทราบความหมายของการสกัดกั้นในตารางผลลัพธ์ การสกัดกั้นสำหรับแบบจำลองของฉันมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญอย่างไรก็ตามตัวแปรไม่ได้ สิ่งนี้หมายความว่า?

การสกัดกั้นคืออะไร ฉันไม่รู้ว่าฉันเพิ่งสับสนตัวเอง แต่เมื่อค้นหาทางอินเทอร์เน็ตไม่มีอะไรที่จะพูดมันคือสิ่งนี้สังเกตมัน ... หรือไม่

กรุณาช่วยนักเรียนที่ผิดหวังมาก

glm(formula = attacked_excluding_app ~ treatment, family = binomial, 
    data = data)
Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.3548   0.3593   0.3593   0.3593   0.3593  
Coefficients:
                         Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)                 2.708      1.033   2.622  0.00874 **
treatmentshiny_non-shiny    0.000      1.461   0.000  1.00000

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 14.963  on 31  degrees of freedom
Residual deviance: 14.963  on 30  degrees of freedom
(15 observations deleted due to missingness)
AIC: 18.963
Number of Fisher Scoring iterations: 5

คำว่าการดักฟังคือจุดตัดในส่วนเชิงเส้นของสมการ GLM ดังนั้นแบบจำลองของคุณสำหรับค่าเฉลี่ยคือโดยที่คือฟังก์ชันลิงก์ของคุณและเป็นโมเดลเชิงเส้นของคุณ โมเดลเชิงเส้นนี้มีคำว่า "ดักจับ" เช่น:g X $E[Y] = g^{-1}(\mathbf{X \beta})$$g$$\mathbf{X\beta}$

$\mathbf{X\beta} = c + X_1\beta_1+X_2\beta_2+\cdots$

ในกรณีของคุณการสกัดกั้นนั้นไม่ใช่ศูนย์อย่างมีนัยสำคัญ แต่ตัวแปรไม่ได้ดังนั้นมันจึงบอกว่า

$\mathbf{X\beta} = c \neq 0$

เพราะฟังก์ชั่นลิงค์ของคุณเป็นทวินามแล้ว

$g(\mu) = \ln\left(\frac{\mu}{1-\mu}\right)$

และด้วยเพียงแค่จุดตัดแกนโมเดลที่คุณติดตั้งสำหรับค่าเฉลี่ยคือ:

$E[Y] = \frac{1}{1+e^{-c}}$

คุณจะเห็นว่าถ้าสิ่งนี้จะสอดคล้องกับโอกาส 50:50 ที่จะได้ Y = 1 หรือ 0 นั่นคือE [ Y ] = $c=0$$E[Y] = \frac{1}{1+1} = 0.5$

ดังนั้นผลลัพธ์ของคุณจะบอกว่าคุณไม่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้ แต่คลาสหนึ่ง (1 หรือ 0) มีแนวโน้มมากกว่าอีกคลาสหนึ่ง

ดูเหมือนว่าฉันจะมีปัญหากับข้อมูล เป็นเรื่องแปลกที่ค่าประมาณพารามิเตอร์ของสัมประสิทธิ์จะเท่ากับ 0.000 ดูเหมือนว่าทั้ง DV และ IV ของคุณมีความแตกต่างกันและสัดส่วนของ DV ของคุณจะไม่แปรผันกับ IV ของคุณ ถูกต้องหรือไม่

การสกัดกั้นตามที่ฉันบันทึกไว้ในความคิดเห็นของฉัน (และตามคำตอบของ @corone หมายถึง) เป็นค่าของ DV เมื่อ IV เป็น 0 คุณได้รับรหัส IV อย่างไร อย่างไรก็ตามความจริงที่ว่าการประมาณค่าสัมประสิทธิ์เท่ากับ 0.000 แสดงว่า IV ไม่มีความแตกต่าง

$\text{log}(\frac{p}{1-p})$

ในกรณีของคุณตัดเป็นค่าเฉลี่ยของแกรนด์attacked_excluding_app, treatmentการคำนวณสำหรับข้อมูลทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึง การทดสอบนัยสำคัญในตารางของค่าสัมประสิทธิ์คือการทดสอบว่ามันแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณมีเหตุผลมาก่อนหรือไม่ที่จะคาดหวังว่าจะเป็นศูนย์หรือไม่

ตัวอย่างเช่นลองจินตนาการว่าคุณได้ทดสอบยาและยาหลอกสำหรับผลที่มีต่อความดันโลหิต สำหรับแต่ละเรื่องคุณบันทึกการเปลี่ยนแปลงของความดันโลหิตของพวกเขาโดยการคำนวณ (ความดันหลังการรักษา - ความดันก่อนการรักษา) และถือเป็นตัวแปรตามในการวิเคราะห์ของคุณ จากนั้นคุณจะพบว่าผลของการรักษา (ยากับยาหลอก) นั้นไม่สำคัญ แต่การสกัดกั้นนั้นมีนัยสำคัญ> 0 - นี่จะบอกคุณว่าโดยเฉลี่ยความดันโลหิตของอาสาสมัครของคุณเพิ่มขึ้นระหว่างการวัดสองครั้ง สิ่งนี้อาจน่าสนใจและต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติม