Temat: Analiza regresji - która metoda?
A jaki jest cel badania? Jakiego rodzaju jest zmienna zależna? Jaka jest spodziewana postać związku między zmiennymi? Od tego zależy, jaka regresja. Liniowa, linearyzowalna (logistyczna, wielomianowa), nieliniowa.
Jeśli chodzi jedynie o zaobserwowanie pewnych zależności w danej zbiorowości, bez ich uogólniania na jakąś większą populację, to dowolna, właściwa dla danego zagadnienia. Po prostu otrzyma się jakieś liczby. Nie podjąłbym się jednak interpretacji takich wyników.
Jeśli chodzi o wnioskowanie - to żadna. Bardzo zgrubnie przyjmuje się 30 obserwacji na każdą zmienną niezależną, a ze wzrostem ich liczby (powyżej "kilku" - subiektywnie 3-5) i dla różnych metod rośnie ona jeszcze bardziej. Nie wspominam już o potencjalnych problemach z samymi danymi, gdzie zostaną naruszone założenia tych metod. Można próbować "zabiegów" z metodami Monte Carlo (bootstraping parametryczny albo nieparametryczny), ale przy tak niskiej liczbie przypadków nic z tego nie wyjdzie.
Jeśli istnieją jakieś semantyczne związki między zmiennymi niezależnymi, to można spróbować pogrupować jakoś te zmienne niezależne, np. tworząc z nich pewne agregaty, wskaźniki (np. mnożąc je, dodając, uśredniając), albo wykonując na nich wpierw analizę czynnikową i wziąć do analizy otrzymane czynniki (pod warunkiem, że są dobrze interpretowalne). Można wpierw dokonać wyboru zmiennych różnymi metodami, np. meodą Hellwiga. Ale wątpię, żeby 16 zmiennych udało się sensownie zredukować do 2-3.
Ten post został edytowany przez Autora dnia 25.05.13 o godzinie 18:56
пропозиції роботи
