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Cuasi-varianza

Las estimaciones de cuasi-varianza (qv) son un enfoque estadístico adecuado para comunicar los efectos de una variable explicativa categórica dentro de un modelo estadístico . En los modelos estadísticos estándar, los efectos de una variable explicativa categórica se evalúan comparando una categoría (o nivel) que se establece como punto de referencia con el que se comparan todas las demás categorías. La categoría de referencia suele denominarse categoría "de referencia" o "base". Para que se puedan realizar comparaciones, la categoría de referencia se fija arbitrariamente en cero. El software de análisis de datos estadísticos suele realizar comparaciones formales de si cada nivel de la variable categórica difiere o no de la categoría de referencia. Estas comparaciones generan los conocidos "valores de significancia" de las estimaciones de parámetros (es decir, coeficientes). Si bien es sencillo comparar una categoría con la categoría de referencia, es más difícil comparar formalmente otras dos categorías (o niveles) de una variable explicativa entre sí cuando ninguna es la categoría de referencia. Esto se conoce como el problema de la categoría de referencia.

Las cuasi-varianzas son aproximaciones de varianzas . Las cuasi-varianzas son estadísticas asociadas con las estimaciones de parámetros (coeficientes) de los diferentes niveles de variables explicativas categóricas dentro de los modelos estadísticos. Las cuasi-varianzas pueden presentarse junto con las estimaciones de parámetros para permitir que los lectores evalúen las diferencias entre cualquier combinación de estimaciones de parámetros para una variable explicativa categórica. El enfoque es beneficioso porque tales comparaciones no suelen ser posibles sin acceso a la matriz de varianza-covarianza completa para las estimaciones.

El uso de estimaciones de cuasi-varianza permite abordar el problema de la categoría de referencia. La idea subyacente fue propuesta por primera vez por Ridout [1], pero la técnica fue establecida por David Firth y Renee Menezes [2] [3] Se ha demostrado la idoneidad de esta técnica para el análisis de datos de las ciencias sociales [4] . Hay disponible una herramienta en línea para el cálculo de estimaciones de cuasi-varianza y se proporciona una breve descripción técnica de la metodología.

Las cuasi-varianzas se pueden calcular en Stata usando el módulo QV [5] y también se pueden calcular en R usando el paquete qvcalc.

Véase también

Referencias

  1. ^ Ridout, MS (1989). Resumen de los resultados del ajuste de modelos lineales generalizados a datos de experimentos diseñados . Nueva York: Springer-Verlag. págs. 262–9.
  2. ^ Firth, David (24 de junio de 2016). "1. Superar el problema de la categoría de referencia en la presentación de modelos estadísticos". Metodología sociológica . 33 (1): 1–18. doi :10.1111/j.0081-1750.2003.t01-1-00125.x.
  3. ^ Firth, David ; Menezes, RX (2004). "Quasi-variances" (PDF) . Biometrika . 91 (1): 65–80. doi : 10.1093/biomet/91.1.65 . Consultado el 17 de marzo de 2017 .
  4. ^ Gayle, Vernon; Lambert, Paul S. (1 de diciembre de 2007). "Uso de la cuasivarianza para comunicar resultados sociológicos a partir de modelos estadísticos". Sociología . 41 (6): 1191–1208. CiteSeerX 10.1.1.611.3153 . doi :10.1177/0038038507084830. ISSN  0038-0385. 
  5. ^ Chen, Aspen (21 de julio de 2014), QV: Módulo Stata para calcular cuasivarianzas , consultado el 15 de marzo de 2017

Enlaces externos

También está disponible un conjunto ampliado de recursos con ejemplos en Stata y SPSS.