Italassi. wurde entwickelt, um die Interpretation von Regressionsmodellen zu erleichtern
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Italassi. Ranking & Zusammenfassung

Italassi. Stichworte

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Italassi. Beschreibung

Trotz der Tatsache, dass viele Phänomen in physikalischen oder sozialen Wissenschaften die Wechselwirkung zwischen kausalen Faktoren beinhalten, scheint es, dass nur sehr wenige Forscher mit mehreren Regressions- oder strukturellen Gleichungsmodellierungstechniken für das Vorhandensein dieser Interaktionen untersucht werden. Wenn Tatsache, im Zusammenhang mit mehreren Regression, wird eine statistisch signifikante Wechselwirkung oft als Fluch von Forschern wahrgenommen, als etwas, das ihre Anstrengung gefährden, um einfache Kausalfaktoren zu identifizieren. Diese Wahrnehmung ist durch die Tatsache, dass viele statistische Lehrbücher sich auf eine statistisch signifikante Interaktion ausschließlich als Hinweis darauf hinweisen, dass eine wichtige Annahme mehrerer Regression verletzt wurde (nämlich der Additivitätsübernahme), ohne weiterer Anweisungen darüber, wie man mit einer solchen Interaktion umgehen soll. Einige dieser Lehrbücher deuten sogar darauf hin, dass das Nettoergebnis einer solchen signifikanten Interaktion darin besteht, dass das Regressionsmodell uninterpretabel wird. Nichts ist weiter von der Wahrheit entfernt! Ein Teil dieses Missverständnisses wird durch ein mangelndes Verständnis dafür verursacht, was Interaktion darin besteht, und durch eine Unrundheit, mit der die Interaktion interpretiert werden sollte. Es ist zwar bestenfalls möglich, die Art der Wechselwirkung zu schließen, indem Sie einfach die resultierende Regressionsgleichung untersuchen, eine gemeinsame Art und Weise, ein intuitives Gefühl für die Interaktion zu erhalten, mehrere Regressionsabhänger berechnen, die eine der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable mit unterschiedlichen Werten beziehen der anderen unabhängigen Variablen. Diese Aufgabe ist jedoch besonders bei der Untersuchung mehrerer möglicher Wechselwirkungen umständlich. Die Italassi-Anwendung wurde entwickelt, um ein kostenloses Programm zu sein, das geschrieben wurde, um die Interpretation von Regressionsmodellen (2 unabhängige Variablen) mit einem Interaktionsbegriff zu erleichtern. Mit dem Programm können Sie in Form von Gleichungen mehrere Regressionsmodelle (zwei Bivariate, ein Mehrfachadditiv und ein Multivariat mit Interaktion) in Form von Gleichungen eingeben oder diese Gleichungen von Rohdaten berechnen und die verschiedenen Modelle mit 2D- und 3D-Diagrammen anzeigen. Das Programm kann auch in fortschrittlichen Statisten verwendet werden, um statistische Interaktionen zu veranschaulichen oder mehrere Regression angewendet zu werden. Hinweis: Frei für persönliches oder lehnen

Italassi. Zugehörige Software