De termen – Homoscedasticiteit en homogeniteit van effectgroottes worden vaak gebruikt met betrekking tot regressieanalyse / Anova. Deze aannames zorgen in ieder geval voor veel verwarring in mijn gedachten . Ik ben niet duidelijk over homoscdasticiteit van effectgroottes? Hoe verschilt het van homogeniteit van variantie-aanname voor Anova? Zijn deze aannames relevant voor b.v. meta-analyse van correlatie / effectgrootte d?

Opmerkingen

  • Homoscedasticiteit betekent gelijke varianties. Ik zou verwachten dat wanneer homogeniteit wordt genoemd in een statistische context, het ook zou impliceren dat iets gemiddeld constant is, maar wat zou afhangen van de context. Als u de twijfel niet ' uitlegt (" misschien "?) En precies geeft geen bewijs voor de bewering van " veel verwarring " Ik kan je twee zinnen alleen matchen met mijn twee zinnen. Dit geeft in wezen minimale inhoud om op te reageren. Ik ' noem dat een gebrek aan onderzoeksinspanning.
  • Subhash, als je je vraag zou kunnen bewerken om uit te leggen wat je bedoelt met " homogeniteit " – die uit de context een vage term is – dan zou het minder problematisch zijn om te beantwoorden.
  • Het hangt ervan af wat ding waar we de homogeniteit van beschouwen. Homogeniteit van variantie is homoscedasticiteit. Homogeniteit van iets dat verschilt van variantie zal verschillen van homoscedasticiteit.
  • Het ' is echt bizar dat je hebt besloten een nieuw antwoord te accepteren dat inmiddels – 4 stemmen omlaag in plaats van het antwoord van ' s met +9 stemmen omhoog. Dat ' is echt een vreemde keuze. Ik stem uw vraag (-1) af om andere gebruikers weg te leiden van deze thread.

Antwoord

Ik ben het niet eens bij elk antwoord hier. Homogeniteit van variantie betekent een vergelijkbare variantie tussen gegroepeerde scatterplots. Homoscadasticiteit is een normale verdeling die optreedt voor elk punt op de x-as (voorspellende variabele), dus er moet een vergelijkbare kurtosis zijn over elk punt van de voorspellende variabele, wat op homogeniteit van variantie lijkt, maar het is niet hetzelfde.

Reacties

  • Homoscedasticiteit [niet scad ] impliceert helemaal geen normale verdeling. Zoals de wortels impliceren, is het een kwestie van (ongeveer) gelijke spreiding, met niets anders geïmpliceerd. Evenmin impliceert homoscedasticiteit dat we ergens een continue as hebben, zoals het ook zou kunnen worden gedefinieerd voor kwalitatief verschillende distributies. Hier is een triviaal voorbeeld. Ik stel me verschillende uniforme distributies voor op hetzelfde interval. Hieruit volgt onmiddellijk dat ze dezelfde variantie hebben en dat de opzet homoscedastisch is.
  • Vergelijkbare (zelfs gelijke) kurtosis is ook heel verschillend van gelijke variantie. Dezelfde kurtosis is consistent met verschillende variantie. Meer in het algemeen ' kondigt hier een afwijkende mening aan: dus, wat is er precies mis met het bestaande antwoord (ik tel er maar één)?
  • Deze karakterisering van homoscedasticiteit is zo ver verwijderd van de gebruikelijke betekenis dat ik me verplicht voel om het antwoord naar beneden te stemmen als een waarschuwing voor degenen die misschien nieuw zijn bij de term. Ik zou die stem wijzigen als het antwoord zou worden aangepast met een toegankelijke, gezaghebbende referentie om het te ondersteunen.
  • Dit antwoord moet zijn beweringen ondersteunen
  • Ik heb naar je links gekeken maar kon vinden niets in hen om uw beweringen te ondersteunen. Beiden illustreren de conventionele betekenis van heteroscedasticiteit. Noch roept normaliteit of kurtosis op in de definitie. (Kurtosis heeft overigens weinig te maken met de vorm van de normale verdeling en is er niet synoniem mee). Ze spreken dus allebei uw antwoord tegen, in plaats van deze te ondersteunen. Ik geloof dat de reden dat @NickCox op de juiste spelling wees, niet cruciaal was, maar alleen om lezers te helpen bij het zoeken naar gerelateerd materiaal. (De zoekmachine op deze site is niet goed in het identificeren van spelfouten.)

Answer

( Opmerking: met “homogeniteit”, neem ik aan dat u “homogeniteit van variantie” bedoelt. )

Het zijn in wezen twee verschillende namen voor dezelfde aanname, die in meer informeel Engels “constante variantie van de fouten” (natuurlijk hebben we in de praktijk geen toegang tot de echte fouten, alleen de residuen, die we eigenlijk controleren). De term “homogeniteit van variantie” wordt traditioneel gebruikt in de ANOVA-context, en “homoscedasticiteit” wordt vaker gebruikt in de regressiecontext. Maar ze betekenen allebei dat de variantie van de residuen overal hetzelfde is.

Als je problemen hebt met het begrijpen van homo- / heteroscedasticiteit, heb ik verschillende berichten over het onderwerp die nuttig voor je kunnen zijn:

Reacties

  • Typefout hier @Gung: het is homosc. dat impliceert dat variantie hetzelfde is. Strikt, homosc. is een aanname over fouten of voorwaardelijke verdelingen, niet over residuen.
  • Homegeneity heeft ook een bredere betekenis van steekproeven die in zekere zin vergelijkbaar zijn, dwz in tegenstelling tot heterogeniteit.
  • I ' zeg het ' s meestal volledig weergegeven als " homogeniteit van variantie " – zoals @Aksakal zegt, " homogeniteit " is breder. [Ik nam de vrijheid om de typefout te corrigeren waar Nick op wees.]
  • Dit is nuttig, maar ik zou het een beetje kwalificeren. Ik heb bijvoorbeeld ' verwijzingen gezien naar homogeniteit in relatie tot mogelijk gemengde distributies voor het geval dat een distributie van een enkele bron afkomstig is; en in relatie tot ruimtelijke processen. Homogeniteit hoeft dus niet gelijk te staan aan homogeniteit van variantie. Voor zover ik weet, gaat dit verder dan wat het OP in gedachten had, maar het is ' een terechte opmerking gezien de huidige bewoording van de vraag.
  • Goed punt, @NickCox. Ik heb een voorbehoud toegevoegd.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *