ขนาดผลการถดถอยเชิงเส้นเมื่อใช้ตัวแปรที่แปลงแล้ว
เมื่อดำเนินการถดถอยเชิงเส้นมักจะมีประโยชน์ในการทำการแปลงเช่นการแปลงบันทึกสำหรับตัวแปรตามเพื่อให้บรรลุโครงสร้างการกระจายปกติดีขึ้น บ่อยครั้งที่มันยังมีประโยชน์ในการตรวจสอบเบต้าจากการถดถอยเพื่อประเมินขนาดเอฟเฟกต์ / ความเกี่ยวข้องที่แท้จริงของผลลัพธ์ สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาเมื่อใช้เช่นการแปลงบันทึกขนาดของเอฟเฟกต์จะอยู่ในสเกลบันทึกและฉันได้รับการบอกว่าเนื่องจากความไม่เป็นเชิงเส้นของสเกลที่ใช้แล้วการเปลี่ยนรูปกลับของเบต้าเหล่านี้จะทำให้ค่าที่ไม่มีความหมาย ไม่มีการใช้งานจริงใด ๆ จนถึงตอนนี้เรามักจะดำเนินการถดถอยเชิงเส้นด้วยตัวแปรแปลงเพื่อตรวจสอบความสำคัญแล้วจากนั้นถดถอยเชิงเส้นกับตัวแปรที่ไม่ได้เปลี่ยนรูปแบบเดิมเพื่อกำหนดขนาดของผลกระทบ มีวิธีที่ถูก / ดีกว่าในการทำเช่นนี้? ส่วนใหญ่เราทำงานกับข้อมูลทางคลินิกดังนั้นตัวอย่างชีวิตจริงจะพิจารณาว่าการสัมผัสที่แน่นอนส่งผลต่อตัวแปรเช่นความสูงน้ำหนักหรือการวัดในห้องปฏิบัติการอย่างไรและเราต้องการสรุปบางสิ่งเช่น "การเปิดรับ A มีผลกระทบ ของการเพิ่มน้ำหนัก 2 กก. "