Tanpa ingin mengambil kredit untuk jawaban @ttnphns, saya ingin memindahkan jawaban dari komentar (terutama mengingat bahwa tautan ke artikel telah mati). Jawaban Matt Krause memberikan diskusi yang bermanfaat tentang perbedaan antara dan R 2 a d j tetapi tidak membahas keputusan yang menggunakan rumus R 2 a d j dalam kasus apa pun.R2R2adjR2adj
Seperti yang saya bahas dalam jawaban ini , Yin dan Fan (2001) memberikan ikhtisar yang baik tentang berbagai formula untuk memperkirakan varians populasi yang dijelaskan , yang semuanya dapat berpotensi diberi label tipe R 2 yang disesuaikan .ρ2R2
Mereka melakukan simulasi untuk menilai mana dari berbagai disesuaikan formula r-square memberikan yang terbaik estimasi berisi untuk ukuran sampel yang berbeda, , dan interkorelasi prediktor. Mereka menyarankan agar formula Prattρ2 mungkin merupakan pilihan yang baik, tetapi saya tidak berpikir penelitian ini definitif mengenai masalah ini.
Update: Raju et al (1997) catatan yang disesuaikan formula berbeda berdasarkan apakah mereka dirancang untuk memperkirakan disesuaikan R 2 dengan asumsi tetap x atau acak-x predcitors. Secara khusus, rumus Yehezkiel dirancang untuk memperkirakan ρ 2 dalam konteks tetap-x, dan rumus Olkin-Pratt dan Pratt dirancang untuk memperkirakan ρ 2 dalam konteks acak-x. Tidak ada banyak perbedaan antara rumus Olkin-Pratt dan Pratt. Asumsi tetap-x sejajar dengan eksperimen yang direncanakan, asumsi acak-x sejajar dengan ketika Anda berasumsi bahwa nilai-nilai variabel prediktor adalah sampel dari nilai yang mungkin seperti yang biasanya terjadi dalam studi observasional. LihatR2R2ρ2ρ2 jawaban ini untuk diskusi lebih lanjut . Ada juga tidak banyak perbedaan antara kedua jenis formula karena ukuran sampel menjadi cukup besar (lihat di sini untuk diskusi tentang ukuran perbedaan ).
Ringkasan Aturan Jempol
- Jika Anda mengasumsikan bahwa pengamatan Anda untuk variabel prediktor adalah sampel acak dari suatu populasi, dan Anda ingin memperkirakan untuk populasi penuh dari kedua prediktor dan kriteria (yaitu asumsi acak-x) maka gunakan rumus Olkin-Pratt (atau rumus Pratt).ρ2
- Jika Anda menganggap bahwa pengamatan Anda sudah pasti atau Anda tidak ingin menggeneralisasi di luar tingkat prediksi Anda yang diamati, maka perkirakan dengan rumus Yehezkiel.ρ2
- Jika Anda ingin tahu tentang prediksi sampel menggunakan persamaan regresi sampel, maka Anda ingin melihat beberapa bentuk prosedur validasi silang.
Referensi
- Raju, NS, Bilgic, R., Edwards, JE, & Fleer, PF (1997). Tinjauan metodologi: Estimasi validitas populasi dan validitas silang, dan penggunaan bobot yang sama dalam prediksi. Pengukuran Psikologis Terapan, 21 (4), 291-305.
- Yin, P., & Fan, X. (2001). Memperkirakan penyusutan dalam regresi berganda: Perbandingan metode analitik yang berbeda. Jurnal Pendidikan Eksperimental, 69 (2), 203-224. PDFR2