Fiktiv o'zgaruvchi - bu tadqiqotingizdagi namunaning kichik guruhlarini ifodalash uchun regressiya tahlilida ishlatiladigan raqamli o'zgaruvchi. Tadqiqot dizaynida turli davolash guruhlarini ajratish uchun ko'pincha fiktiv o'zgaruvchidan foydalaniladi. Eng oddiy holatda, biz 0,1 fiktiv o'zgaruvchilardan foydalanamiz. Bunda odam nazorat guruhida bo'lsa, 0 yoki davolangan guruhda bo'lsa, 1 qiymati beriladi. Fiktiv o'zgaruvchilar bir nechta guruhlarni ifodalash uchun bitta regressiya tenglamasidan foydalanishga imkon beradi. Bu shuni anglatadiki, biz har bir kichik guruh uchun alohida tenglama modellarini yozishimiz shart emas. Fiktiv o'zgaruvchilar tenglamada turli parametrlarni yoqadigan va o'chiradigan "kalitlar" kabi ishlaydi. 0,1 fiktiv kodli o'zgaruvchining yana bir afzalligi shundaki, u nominal darajadagi o'zgaruvchi bo'lsa-da, siz uni statistik jihatdan intervalli darajadagi o'zgaruvchi kabi ko'rib chiqishingiz mumkin (agar bu sizga qiymatli bo'lmasa, ehtimol siz xotirangizni o’lchov darajalarida yangilashingiz kerak). Misol uchun, agar siz 0,1 o'zgaruvchining o’rtachasini olsangiz, natija 1sekundning taqsimotdagi ulushi bo'ladi.
Fiktiv o'zgaruvchilarni ko'rsatish uchun faqat testdan keyingi ikki guruhli randomizatsiyalangan tajriba uchun oddiy regressiya modelini ko'rib chiqish kerak. Ushbu model ikki guruh uchun testdan keyingi test vositalarida t-testini o'tkazish yoki bir tomonlama Variant tahlilini (ANOVA) o'tkazish bilan bir xil. Modeldagi asosiy atama , guruhlar orasidagi farqni baholash. Fiktiv o'zgaruvchilar qanday ishlashini ko'rish uchun, biz ushbu oddiy modeldan har bir kichik guruh uchun alohida kichik tenglamalarni chiqarishda ularni qanday ishlatishni ko'rish uchun foydalanamiz. Keyin kichik guruhlar orasidagi farqni ularning tegishli tenglamalarini ayirish orqali qanday baholashingizni ko'rsatamiz. Ko'rasizki, biz fiktiv o'zgaruvchilar yordamida juda ko'p ma'lumotni bitta tenglamaga to'plashimiz mumkin. Bu yerda sizga ko'rsatmoqchi bo'lgan yagona narsa, davolash va nazorat guruhlari o'rtasidagi farqdir.
Buni ko'rish uchun birinchi qadam, har bir guruhimiz uchun tenglama qanday bo'lishini alohida hisoblashimiz kerak. Nazorat guruhi uchun Z = 0. Biz buni tenglamaga almashtirsak va xatolik o'rtacha 0 ga teng bo’lsa, nazorat guruhi uchun taxmin qilingan qiymat , kesma ekanligini topamiz. Endi, davolash guruhining chizig'ini aniqlash uchun, biz 1 qiymatini Z o'rniga qo'yamiz va yana xatolik o'rtacha 0 ga teng bo’lishi kerak. Davolash guruhi uchun tenglama davolash guruhi qiymati ikki beta qiymatlarning yig'indisi ekanligini ko'rsatadi.
Birinchi, har bir guruh uchun ta’sir aniqlanadi:
Nazorat guruhi uchun (
Davolash guruhi uchun (
Endi biz ikkinchi bosqichga o'tishga tayyormiz - guruhlar orasidagi farqni hisoblash. Buni qanday aniqlaymiz? Xo'sh, bu farq, biz yuqorida ishlab chiqqan ikki guruh uchun tenglamalar orasidagi farq bo'lishi kerak. Boshqacha qilib aytganda, guruhlar orasidagi farqni topish uchun biz ikki guruh uchun tenglamalar orasidagi farqni topamiz! Yuqoridagilardan farq ekanligi aniq. Bu nimani anglatishini o'ylab ko'ring. Guruhlar orasidagi farq ga teng. Ushbu modeldagi guruhlar orasidagi farq !
So’ngra, ikki guruh orasidagi farqni toppish:
Qachonki sizda fiktiv o'zgaruvchilarga ega regressiya modeli mavjud bo'lsa, yuqorida tavsiflangan ikkita qadamni bajarib, har doim o'zgaruvchilar bir nechta kichik guruh tenglamalarini ifodalash uchun qanday ishlatilishini ko'rishingiz mumkin: