Вопрос или проблема
Я провел регрессию с случайными эффектами GLS на данных НБА в Stata, и мне сказали, что это было неправильно, потому что я не использовал модель смешанных эффектов. Возможно, это действительно так, но объяснение меня сильно смутило. Вот что я сделал с использованием Stata:
-
Зависимая переменная – это победы команды, а независимые переменные – различные типы данных о бросках соперников.
-
Панельные данные с использованием xtset для учета различных сезонов НБА.
- Запустил устойчивую регрессию xtreg как для фиксированных, так и для случайных эффектов.
- Тест Хаусмана показал высокое значение chi^2, поэтому я остался с регрессией случайных эффектов GLS.
Если это неправильно, пожалуйста, дайте мне знать, чтобы я мог это исправить. Я всегда думал, что модель смешанных эффектов предназначена для логистической регрессии, когда моя зависимая переменная была категориальной. Мне сказали, что я не учел структуру группировки команд в вашем анализе, но переменной группы были команды.
Я всегда думал, что модель смешанных эффектов предназначена для логистической регрессии, когда моя зависимая переменная была категориальной.
Это вовсе не так. Мы используем смешанные эффекты, в частности случайные перехваты, когда у нас есть кластерные данные, такие как повторные измерения на индивидуумов или выборка внутри кластеров, таких как школы, регионы или страны. Это, безусловно, не единственный подход – вместо этого мы можем использовать обобщенные оценочные уравнения или просто подгонять фиксированные эффекты для группирующей переменной, но когда имеется большое количество групп, и мы можем обоснованно считать их “эффект” нормально распределенным и некоррелированным с остаточной ошибкой или фиксированными эффектами, модель смешанных эффектов часто оказывается очень привлекательной.
Ответ или решение
Вопрос о том, следует ли использовать модели смешанных эффектов, особенно в контексте ваших данных о НБА, требует внимательного рассмотрения структуры ваших данных и исследовательских вопросов, которые вы пытаетесь решить.
Понимание смешанных эффектов
Модели смешанных эффектов, также известные как многоуровневые модели, предназначены для работы с данными, имеющими иерархическую или группированную структуру. В вашем случае, данные о командах НБА могут быть представлены как группированные, где каждая команда является сводной единицей, а различные наблюдения за командами (например, игры за сезоны) составляют уровни этой иерархии.
Структура данных
- Зависимая переменная: Ваша зависимая переменная – это количество побед команды.
- Независимые переменные: Вы используете различные показатели бросков соперника.
- Панельные данные: Вы правильно настроили вашу панельную структуру данных с помощью команды
xtset, чтобы учитывать различные сезоны НБА.
Выбор между фиксированными и случайными эффектами
Использование обобщенной линейной модели с случайными эффектами (GLS) было обосновано вашим тестом Хаусмана, который показал высокое значение Chi-squared. Это указывает на то, что случайные эффекты могут быть подходящим выбором. Однако, данная модель не учитывает иерархическую структуру ваших данных на должном уровне, поскольку она фокусируется в основном на случайных эффектах, но не на их связи с фиксированными эффектами.
Зачем нужны смешанные эффекты?
Модели смешанных эффектов позволяют учесть различные уровни вариации в данных. Например:
- Внутрикомандные эффекты: Разные команды могут вести себя по-разному в зависимости от своих особенностей, что может создавать зависимость между наблюдениями.
- Межкомандные эффекты: Например, эффективность команды может зависеть от уровня конкуренции.
Смешанная модель дает возможность учитывать как фиксированные, так и случайные эффекты, позволяя исследователю оценивать вариацию, связанную с командами, без потери значимых взаимосвязей между переменными.
Заключение
С учетом всего вышесказанного, я рекомендую вам рассмотреть возможность использования модели смешанных эффектов для анализа ваших данных о НБА, так как это позволит более точно учесть иерархическую структуру данных и variabil теперь вашу зависимость между побеждающими командами и характеристиками соперников.
Таким образом, переход к смешанным эффектам предоставит вам лучший инструментарий для анализа данных, учитывающего сложные взаимосвязи между переменными. Если у вас возникают сомнения относительно реализации, следует исследовать документацию по смешанным эффектам в Stata или расширить ваш анализ с использованием направленных экспертных консультаций.