Erfassung Fehlender Werte In Stata Forex

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Und das klinische Publikum Sie schreiben den Bericht für. Ein großes R ist immer gut und ein kleines ist immer schlecht, rechts gesehen viele Leute aufgeregt über kleine R-Werte, oder jede kleine Wirkung Größe. Für diese Angelegenheit. Ich habe vor kurzem gehört, dass ein Regressionsmodell mit einem R kleiner als .7 sollte sogar interpretiert werden. Nun kann es einen Kontext geben, in dem diese Regel sinnvoll ist, aber in der Regel keine. Gerade weil Effektgröße klein ist, bedeutet es, dass es schlecht ist, unwürdig, interpretiert oder nutzlos zu sein. It8217s nur klein. Auch kleine Effektgrößen können wissenschaftliche oder klinische Bedeutung haben. Es hängt von Ihrem Feld ab. Zum Beispiel, in einer Dissertation, die ich einem Klienten mit vielen Jahren geholfen, war die Forschungsfrage darüber, ob Religiosität die körperliche Gesundheit voraussagt. (Wenn you8217ve in einem meiner Workshops gewesen, you8217ll erkennen diese example8211it8217s einen großen Datensatz. Das verwendete Modell Frequenz der religiösen Teilnahme als Indikator der Religiosität, und enthalten ein paar persönliche und demografische Kontrollvariablen, einschließlich Geschlecht, Armut Status und Depression Ebenen, und ein paar andere. Das Modell R war etwa 0,04, obwohl das Modell war signifikant. It8217s einfach, das Modell als nutzlos zu entlassen. Sie8217re nur erklären, 4 der Variation Warum Mühe Aber darüber nachzudenken. Wenn Sie denken, über alle Von den Dingen, die jemanden beeinflussen könnten Gesundheit, glauben Sie wirklich, dass religiöse Anwesenheit ein wichtiger Beitragende werden Obwohl ich nicht ein Gesundheitsforscher, kann ich an einige Variablen denken, dass ich erwarten würde, viel bessere Prädiktoren für die Gesundheit sein Alter, Krankheitsgeschichte, Stressniveaus, Familienanamnese der Krankheit, Arbeitsbedingungen. Alle setzen alle von ihnen in das Modell würde in der Tat geben bessere prognostizierte Werte. Wenn der einzige Punkt des Modells Vorhersage war, würde meine Client8217s Modell eine ziemlich schlechte Arbeit zu tun . (Vielleicht kamen die 70 Kommentare von jemandem, der nur Vorhersagemodelle ausführt). Aber es ging nicht. Der Punkt war, um zu sehen, ob es eine kleine, aber zuverlässige Beziehung. Und da war es. Benötigen kleinere Effektgrößen größere Proben, um Signifikanz sicher zu finden. Aber dieser Datensatz hatte mehr als 5000 Menschen. Kein Problem. Viele Forscher wandten sich an Effekte Größen, weil die Bewertung von Effekten mit p-Werte allein kann irreführend sein. Aber Effektgrößen können auch irreführend sein, wenn Sie nicht darüber nachdenken, was sie innerhalb des Forschungskontextes bedeuten. Manchmal in der Lage, leicht verbessern ein Ergebnis von 4 ist klinisch oder wissenschaftlich wichtig. Manchmal ist es nicht annähernd genug. Manchmal hängt es davon ab, wie viel Zeit, Anstrengung oder Geld erforderlich wäre, um eine Verbesserung zu erhalten. Soviel wie we8217d alle lieben, gerade Antworten zu what8217s groß genug zu haben, that8217s nicht der Job irgendeiner Statistik. Sie müssen darüber nachdenken und entsprechend interpretieren. That8217s wahr in fast allen Statistiken. Auch harte Regeln wie plt.05, die die statistische Signifikanz anzeigen, sind wirklich schwer. Also ja, Erfahrungen immer hilft, vor allem beim Verständnis Ihrer Variablen und Forschung. Aber zu stoppen und darüber nachzudenken hilft auf jeder Ebene der Erfahrung. Das Gegenargument zu dieser Position ist, dass, wenn Sie glauben, dass Religiosität ist nur ein kleines Stück des Puzzles, sollte Ihr Modell eine ganze Menge von Dingen, die Sie denken, sind wichtiger als Kontrollen, und überprüfen Sie, ob das breitere Modell mit Religiosität enthalten ist Besseres Modell als das mit nur den großen Prädiktoren. Andernfalls könnten Sie eine andere Gesundheits-Prädiktor zur Religiosität falschzuweisen (z. B. erbliche Gesundheit ist wahrscheinlich ein großer Prädiktor, und es kann gut sein, dass Menschen mit ungesunden Eltern eher zu einer religiösen Gemeinschaft zu suchen). Ein Modell, das nur durch kleine Mengen verbessert werden kann, kann noch nützlich sein (sagen, von 0,7 auf 0,74 gehen), aber ein Modell, das in seiner Gesamtheit nur ein R-Quadrat von 0,04 I8217d erzeugt, dass ich haven8217t sogar angefangen habe Richtig Modell der Beziehung. Ich stimme (stark) mit dem Punkt über die Interpretation des Ergebnisses innerhalb des Kontextes, in dem die Forschung durchgeführt wird, though. Ja, ich sehe deinen Standpunkt. Ich stimme zu, es ist immer ideal, um mehr von der Variation zu erklären. Und für ein Ergebnis, das allgemein gut für die Bevölkerung studiert wird, gibt es eine höhere Erwartung in der Lage, die meisten der Variation zu erklären. Sie sind absolut richtig, dass es besser wäre, diese Hypothese zu modellieren, da eine zusätzliche Variation erklärt wurde, und dass nicht die Kontrolle bedeutet, dass Sie die Beziehungen falsch verknüpfen könnten. Allerdings gibt es einige Ergebnisse Variablen (viele in Soziologie, zum Beispiel) für breite Bevölkerungsgruppen, die nur gewonnen, dass so viel. So It8217s nicht eine Angelegenheit von einer anderen Variable that8217s, die aus einem Modell heraus gelassen wird, aber entweder so viele konkurrierende Variablen jedes mit einem kleinen Effekt, den Sie can8217t sie alle oder gerechte Zufälligkeit einschließen können. (Und ich merke, diese sind oft die gleiche Sache). Jetzt ist es glaubwürdig, dass die körperliche Gesundheit ist einer dieser, und ich zugeben, dass8217s möglich. Aber es ist möglich, dass es in bestimmten Populationen. Zum Beispiel können Sie in der Lage, für 70 der Veränderung der körperlichen Gesundheit in einer klinischen Bevölkerung, aber nicht in einer nationalen Bevölkerung zu kontrollieren. Dies gilt auch in mehr explorativen Situationen. Wenn ein Ergebnis ein neues Konstrukt ist, das wohlbekannt ist, ist es wahrscheinlich, daß die Daten auf jeder möglichen Steuerung gesammelt wurden. In diesem Fall ist es sehr wahrscheinlich, daß eine Wirkung von etwas wie Religiosität später in einer anderen Studie erklärt wird. Aber so interessant, wie wir dachten, hatten wir gedacht, wir hätten es ausgemacht, erklärt durch X. Wenn wir nie den ersten kleinen Effekt berichten, weil wir auf ein Modell warten, das alles erklärt, können wir nie wissen, was in das Modell eingebaut werden muss. Wieder ist es der Kontext. Gibt es eine Möglichkeit zur Quantifizierung der 8216context8217, in denen man zu interpretieren R2 I8217m nicht genau sicher, was Sie mit der Quantifizierung des Kontextes, aber ich würde denken, die Antwort ist 8216no.8217 wirklich über das Stoppen und Denken über die Informationen, die Sie wirklich haben.