افضل الممارسات في الانحدار اللوجستي

الفصل الأول أفضل الممارسات في الانحدار اللوجستي 44 تي. وسوف نقوم باستعراض تأثيرات �� تأثيرات التفاعل حين قيامك بإجراء الانحدار اللوجس التفاعل بشكلٍ مفصّل من خلال الفصل الثامن. القياس المثالي: ب؛ إنه يُعَد ساً صغيراً وقذراً في العلم الإحصائي، وهو أننا دائماً نفترض مثالية �� على الأغل القياسعلىالرغم من أنه نادراً ما يتم تحقيقذلك؛ فدائماً نفترضفي أغلبالإجراءاتالإحصائية نقوم بقياس المتغ ّات محلّ الدراسة وإلى المدى الذي لن نقيسه فعلاً، وذلك سوف �� بأننا س يجعل من حدوث التحيزات أو إساءة التقديرات أمراً وارداً وبشدة. ففي الارتباط والانحدار يطين، يكون التأثير عادةً ناتجاً من إساءة تقدير التأثيرات محل الدراسة. وعلى الرغم �� البس من ذلك؛ فإنه من الممكن للتأثيرات أن تكون غير قابلة للتنبؤ أو مُشَوّشة بالنسبة للانحدار المتعدد والتحليلات الأخرى المُعقّدة. فإذا قررت مثلاً القيام بدراسة مستوى تحصيل الطلاب؛ ؛SES من خلال استخدام البيانات المتوفرة عن الحالة الاجتماعية والاقتصادية لأسة الطالب فستكون غير قادرٍ على التحكّم في قيمة التأثير على الوجه الأكمل حينما يكون قياسك لوضع ادة في تقدير المُتغ ّات �� يؤدي إلى الزي �� ب الاجتماعي والاقتصادي غير دقيق. ذلك س �� الطال المستقلة الأخرى حينما تتداخل مع التباين، والذي كان من المفترض أن يتم التخلص منه في كالية �� . لقد تعاملتُ مع هذه الإش SES متغير الحالة الاجتماعية والاقتصادية لأسة الطالب وف أقوم بتوجيه القراء المهتمين بذلك عوضاً عن تلخيصها �� بتعمق في مواضع أخرى؛ لذا س .)Nimon, Zientek, & Henson, 2012; Osborne, 2003, 2008, 2012( هنا ّات؛ ولذلك فهما يُعدّان �يّ� ودة القياس للمتغ �� تي أيضاً على ج �� ويقوم الانحدار اللوجس متشابهين من هذه الناحية. التفاوت المتماثل (أو التباين الثابت للبواقي): ثبات التباين عبر المجموعات، ويفترض انحدار المربعات ANOVA يفترض تحليل التباين الصغرى الاعتيادية افتراضاً مشابهاً، وهو أن التباين الخاص بالبواقي أو بنقاط البيانات حول خط الانحدار يُعَد ثابتاً على مدى البيانات. وبعبارة أخرى، ذلك يعني أنك إذا قُمْتَ بطباعة ى انتشاراً � )؛ فس ZPRED vs. ZRESID نقاط البيانات حول خط الانحدار (مثل طباعة