2
การถดถอยแบบหลายครั้งสามารถ“ ควบคุม” ตัวแปรได้อย่างไร
เราทุกคนคุ้นเคยกับการศึกษาเชิงสังเกตการณ์ที่พยายามสร้างการเชื่อมโยงเชิงสาเหตุระหว่างตัวทำนาย X แบบไม่มีการสุ่มกับผลลัพธ์โดยรวมถึงผู้ที่อาจเกิดขึ้นได้ทั้งหมดในรูปแบบการถดถอยหลายแบบ ด้วยเหตุนี้“ การควบคุมเพื่อ” ผู้รบกวนทุกคนการโต้แย้งจึงทำให้เราแยกผลของตัวทำนายผลประโยชน์ ฉันกำลังพัฒนาความรู้สึกไม่สบายที่เพิ่มขึ้นด้วยความคิดนี้โดยส่วนใหญ่อ้างอิงจากคำพูดที่ไม่ได้ทำโดยอาจารย์ของชั้นเรียนสถิติของฉัน พวกเขาตกอยู่ในประเภทหลักสองสาม: 1. คุณสามารถควบคุมค่าความแปรปรวนร่วมที่คุณคิดและวัดได้เท่านั้น นี่เป็นสิ่งที่ชัดเจน แต่ฉันสงสัยว่าจริงๆแล้วมันอันตรายที่สุดและไม่สามารถเอาชนะได้ทั้งหมด 2. วิธีการได้นำไปสู่ข้อผิดพลาดที่น่าเกลียดในอดีต ยกตัวอย่างเช่นPetitti & Freedman (2005)อภิปรายว่าการศึกษาเชิงสังเกตการณ์ที่ปรับค่าทางสถิติมานานหลายทศวรรษได้ผลสรุปที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับผลของการบำบัดทดแทนฮอร์โมนต่อความเสี่ยงของโรคหัวใจ ภายหลัง RCTs พบผลกระทบที่ตรงกันข้ามเกือบ 3. ความสัมพันธ์ของตัวทำนายผลสามารถทำงานได้อย่างแปลกประหลาดเมื่อคุณควบคุมผู้ร่วมทุน Yu-Kang Tu, Gunnell, & Gilthorpe (2008) หารือเกี่ยวกับอาการที่แตกต่างกันบางอย่างรวมถึงความขัดแย้งของลอร์ด, ความขัดแย้งของซิมป์สันและตัวแปรต้าน 4. เป็นการยากสำหรับแบบจำลองเดียว (การถดถอยแบบหลายจุด) เพื่อปรับให้เพียงพอสำหรับ covariates และแบบจำลองความสัมพันธ์ของผลลัพธ์ของตัวทำนายพร้อมกัน ฉันเคยได้ยินเรื่องนี้เป็นเหตุผลสำหรับความเหนือกว่าของวิธีการเช่นคะแนนความชอบและการแบ่งชั้นของผู้สับสน แต่ฉันไม่แน่ใจว่าฉันเข้าใจจริงๆ 5. แบบจำลองของ ANCOVA กำหนดให้ค่าความแปรปรวนร่วมและตัวทำนายความสนใจเป็นอิสระ แน่นอนว่าเราปรับสำหรับคนสับสนเพราะแม่นยำเพราะสัมพันธ์กับตัวทำนายความสนใจดังนั้นดูเหมือนว่าแบบจำลองจะไม่ประสบความสำเร็จในกรณีที่แน่นอนเมื่อเราต้องการมันมากที่สุด อาร์กิวเมนต์ไปที่การปรับที่เหมาะสมสำหรับการลดเสียงรบกวนในการทดลองแบบสุ่มเท่านั้น Miller & Chapman, 2001ให้รีวิวที่ยอดเยี่ยม ดังนั้นคำถามของฉันคือ: …