Standardfejl på parameterestimater i log.reg.
Er der måske en venlig sjæl, der kan bidrage med en afklaring på følgende spørgsmål?
Antag at der i en logistisk regression indgår følgende uafhængige variable:
X1, som er kontinuert med et udfaldsrum={7, 8, ..., 22}
X2, som er en binær, dummyvariabel
(der er teoretisk grund til at antage at disse variable har en modificerende effekt på hinanden)
Modellen uden interaktion mellem disse to giver et højsignifikant parameterestimat på X1 og et insignifikant til X2.
Modellen med interaktion giver et signifikant parameterestimat for interaktionen, men nu er X1 insignifikant og X2 signifkant (det er der jo ikke noget foruroligende i). Problemet(?) er, at standardfejlen på parameteret for hovedeffekten af X2 stiger fra 0,2 til 1, når interaktionen inddrages..
Bør jeg være bekymret?
Vi har overvejet muligheden for tilstedeværelsen af multikollienaritet; korrelationskoefficienten for sammenhængen mellem X1 og X2 er signifikant negativ, omend ikke alarmerende høj r = -0,267*** (?)
Antag at der i en logistisk regression indgår følgende uafhængige variable:
X1, som er kontinuert med et udfaldsrum={7, 8, ..., 22}
X2, som er en binær, dummyvariabel
(der er teoretisk grund til at antage at disse variable har en modificerende effekt på hinanden)
Modellen uden interaktion mellem disse to giver et højsignifikant parameterestimat på X1 og et insignifikant til X2.
Modellen med interaktion giver et signifikant parameterestimat for interaktionen, men nu er X1 insignifikant og X2 signifkant (det er der jo ikke noget foruroligende i). Problemet(?) er, at standardfejlen på parameteret for hovedeffekten af X2 stiger fra 0,2 til 1, når interaktionen inddrages..
Bør jeg være bekymret?
Vi har overvejet muligheden for tilstedeværelsen af multikollienaritet; korrelationskoefficienten for sammenhængen mellem X1 og X2 er signifikant negativ, omend ikke alarmerende høj r = -0,267*** (?)
Hej,
Du skal ikke være bekymret. Når man tolker interaktioner, er det centralt at tolke det som et helt system med både hovedeffekter og interaktioner.
Hvis interaktionen er signifikant, så vil det jo blot sige, at [i]effekten[/i] af den ene variabel (fx X1) varierer over den anden variabel (fx X2). Man kan også tolke det omvendt. Effekkten er, som du siger, modereret.
Når X1 bliver insignifikant og X2 signifikant efter at have inkluderet interaktionen fortæller kort sagt, at interaktionen fanger hovedeffekten af X1, mens den ikke samler hele effekten af X2. X2 har nu [i]både[/i] en direkte og indirekte effekt, hvis vi skal bruge nogle andre begreber. Det er jo interessant, at X2 først bliver fanget, når den modererede effekt er med - måske er der en teoretisk pointe i dette?
Det er et pudsigt resultat, men når der ikke lader til at være betydelig multikollinearitet, så kan du godt stole på det. Husk herudover at tolke interaktionerne som et system. Er hovedeffekten for X2 nu negativ eller positiv og hvad med interaktionen? Det fortæller jo noget om, hvordan sammenhængen mere konkret er.
vh Kristian
Du skal ikke være bekymret. Når man tolker interaktioner, er det centralt at tolke det som et helt system med både hovedeffekter og interaktioner.
Hvis interaktionen er signifikant, så vil det jo blot sige, at [i]effekten[/i] af den ene variabel (fx X1) varierer over den anden variabel (fx X2). Man kan også tolke det omvendt. Effekkten er, som du siger, modereret.
Når X1 bliver insignifikant og X2 signifikant efter at have inkluderet interaktionen fortæller kort sagt, at interaktionen fanger hovedeffekten af X1, mens den ikke samler hele effekten af X2. X2 har nu [i]både[/i] en direkte og indirekte effekt, hvis vi skal bruge nogle andre begreber. Det er jo interessant, at X2 først bliver fanget, når den modererede effekt er med - måske er der en teoretisk pointe i dette?
Det er et pudsigt resultat, men når der ikke lader til at være betydelig multikollinearitet, så kan du godt stole på det. Husk herudover at tolke interaktionerne som et system. Er hovedeffekten for X2 nu negativ eller positiv og hvad med interaktionen? Det fortæller jo noget om, hvordan sammenhængen mere konkret er.
vh Kristian
Lige en ekstra ting: Hvis du oplever, at Wald-statistikken i SPSS opfører sig lidt sært, så prøv at lave et LR-test. Det er altid bedre. Prøv fx at teste en model hvor kun X1 indgår over for en model hvor X1, X2 og interaktionen indgår.
vh Kristian
vh Kristian
Andre læser også
- Perspektivering og konklusion
- Fænomenologisk metode/hermeneutisk fortolkning
- Definition af kontingens
- Svag paternalisme
- Abduktion
- Habermas` teori om system og livsverden
- Generaliserbarhed ved kvalitativ metode?
- Bourdieu - Foucault; Forskel eller lighed
- Magt og viden(foucault)
- Socialkonstruktionisme versus socialkonstruktivisme
- Socialkonstruktivistisk /hermeneutisk
- Metaperspektiv?
- Hvem kender til makro- meso- og mikro begreberne?
- Deduktiv vs. induktiv
- Foucault, subjektivering/objektivering
- Ordet "perspektivering" på engelsk?
- Foucaults diskursanalyse - i en simpel udgave?
- Har jeg forstået Luhmann korrekt???
- Socialkonstruktivisme
- Forskel på paradigme og diskurs
- Moral og etik - en begrebsafklaring.
- Kritisk realisme vs. realism
- HJÆLP!!! jeg fatter ikke felt og doxa
- Sammenhæng mellem kapital og habitus
- Governmentality
- Viden - ud fra en ontologisk og epistemologisk dimension