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J-GLOBAL ID：202002286747266239   整理番号：20A1064909

予測因子がランダムにサンプリングされた場合の曲線ごと相互作用のプロービング【JST・京大機械翻訳】

Probing curvilinear-by-linear interactions when the predictors are randomly sampled

著者 (1件)： Liu Yu (Department of Psychological, Health, and Learning Sciences, University of Houston, Houston, TX, USA)
資料名： Behavior Research Methods  (Behavior Research Methods)
巻： 52  号： 2  ページ： 773-798  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4089A  ISSN： 1554-3528  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 曲線効果と曲線間相互作用を仮定し,試験し,社会的および行動科学の様々な分野で調査した。このような効果が見出されると,従来,研究者は単純な勾配をテストし,最近,予測子のサンプル統計値において,Johnson-Neyman技術を利用している。両方のアプローチは,予測子の値が固定サンプリング計画に従ってサンプリングされたことを暗黙的に仮定している。しかし,社会的および行動学的研究においてより典型的には,予測子に関する値は,多変量分布からランダムにサンプリングされるように,より適切に考慮されることができる。線形相互作用を含む回帰モデルに対する解析的およびシミュレーションにより,固定およびランダム回帰モデルが同じ推定値を生成するが,予測子のサンプル統計値における簡単な勾配の異なる標準誤差を生成することをシミュレーションにより示した。予測子に関する値がランダムにサンプリングされるとき,予測子のサンプル統計値において単純な勾配をテストするか,または条件付きJohnson-Neyman信頼バンドを生成するときにそれらを処理することは,膨張したタイプI誤り率と不正確な被覆率を導くことができる。研究者に対する勧告を提供し,将来の研究の方向を論じた。Copyright The Psychonomic Society, Inc. 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  ブートストラップ ,  行動科学 ,  統計量 ,  線形性 ,  誤り率 ,  回帰モデル ,  推定量 ,  被覆率
準シソーラス用語： 予測子 ,  標準誤差 ,  *予測因子 ,  多変量 ,  ランダム回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 曲線相互作用 ,  固定回帰 ,  ランダム回帰 ,  ブートストラップ ,  完全Bayes

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測因子 ,  サンプリング ,  曲線 ,  相互作用