Apakah uji t koefisien dalam regresi berganda post hoc test?

Dalam regresi berganda, jika uji F global signifikan, maka apakah uji t (atau uji Wald) untuk koefisien dianggap sebagai perbandingan ganda dan tes post hoc dan haruskah mereka disesuaikan?

Diskusi umum analisis post hoc

• analisis post hoc biasanya dikontraskan dengan apriori , di mana analisis post hoc, dalam beberapa hal, dilakukan setelah melihat data, dan analisis apriori ditetapkan sebelum melihat data. Dalam pengertian ini, istilah tersebut memetakan secara dekat pada konsep analisis data eksploratori versus konfirmasi.
• Dapat diperdebatkan, analisis post hoc prototipikal melibatkan membandingkan semua perbandingan berpasangan rata-rata dalam konteks ANOVA di mana ada tiga tingkat atau lebih ke salah satu variabel independen. SPSS, misalnya, memiliki tombol post hoc yang dirancang khusus untuk menjalankan bentuk analisis ini.
• Namun, sementara perbandingan berpasangan dari rata-rata kelompok adalah contoh prototipikal, setiap analisis yang melibatkan menjalankan uji statistik setelah melihat data dapat digambarkan sebagai post hoc.
• Ketika memikirkan label umum "post hoc", akan sangat membantu untuk memikirkan tujuannya. Ini digunakan sebagai peringatan tentang penggunaan prosedur inferensial standar pada masalah yang dihadapi baik karena banyak tes signifikansi sedang dijalankan, atau bahkan jika hanya beberapa tes signifikansi sedang dilakukan, ada banyak yang bisa dilakukan seandainya data berbeda. . Dengan demikian, tes statistik post hoc biasanya mencoba untuk membuat penyesuaian bagaimana kesimpulan dibuat untuk mengendalikan tingkat kesalahan Tipe I atas kedua analisis yang dilakukan dan orang-orang yang bisa dilakukan seandainya data berbeda.

Istilah "post hoc" diterapkan pada koefisien regresi

• Dengan demikian, pemeriksaan uji signifikansi individu untuk koefisien regresi dapat diberi label post hoc jika pemeriksaan dilakukan setelah melihat data. Juga, jika Anda ingin mengendalikan tingkat kesalahan bijaksana keluarga Anda dan Anda melihat serangkaian tes signifikansi yang terkait dengan koefisien regresi sebagai keluarga, maka Anda bisa menerapkan sesuatu seperti penyesuaian Bonferroni ke tes signifikansi individu. Yang mengatakan, banyak peneliti mungkin menafsirkan model keseluruhan lebih holistik, dan pada akhirnya terserah pembaca bagaimana mereka memilih untuk menafsirkan tes signifikansi yang terkait dengan koefisien individu.
• Saya tidak akan menggambarkan pemeriksaan satu set tes signifikansi untuk koefisien regresi sebagai "beberapa perbandingan", karena saya pikir istilah "perbandingan" lebih berkaitan dengan membandingkan rata-rata kelompok. Saya lebih suka istilah seperti "tes signifikansi ganda".

Itu tergantung pada tingkat pengetahuan Anda sebelum belajar. Jika Anda pergi ke dalam penelitian mengetahui bahwa ada variabel yang sangat mungkin menjadi prediktor "signifikan" dari hasil, dan Anda sebagian besar tertarik pada pengaruh beberapa ukuran baru, katakanlah "M1", maka uji-F pada dasarnya adalah tidak menarik dan Anda terutama tertarik pada hubungan M1 dengan hasilnya. Maka fitur hubungan dan ukuran statistik kredibilitas bukanlah "post hoc", ... mereka adalah pertanyaan studi utama.