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回归方程中变量的选取

 

在回归方程中选择变量/近期研究综述

A部分

参考文献Miller,N.A.,Kirk,A.,Kaiser,M.J.和Glos,L.(2014年)。健康保险与残疾成年人医疗保健差异的关系。美国公共卫生杂志,104(3),e85-e93。doi:10.2105/AJPH.2013.301478

1.研究总结

这项研究的目的是了解美国成年残疾人之间的差异。它的目的是确定医疗保险在多大程度上减少了种族、种族和社会经济地位的差异。获取和使用的度量被建模为倾向性、使能性、需要和背景因素的函数。人们注意到医疗保险在减少种族、种族和社会地位差异方面的作用。 (米勒、柯克、凯撒和格洛斯,2013年)

2.确定无效假设和替代假设(你需要用自己的话来写空假设,因为大多数研究报告都没有提供)。

无效假设是,提供医疗保险并不能显著减少基于种族、种族和经济地位的残疾人在获得和使用方面的差异和差距。在不同种族的人中提供不同的健康保险的基础上,世卫组织提供了不同的健康保险。这里测试了四种不同的假设: (米勒、柯克、凯撒和格洛斯,2013年)

三。共享所报告的回归分析统计数据(线性回归、多元回归、分层、逐步等)。

统计分析采用多元logistic回归分析,研究多个自变量对因变量的影响。多元回归是一种从具有多个结果变量的单一回归模型计算估计值的技术。当多元回归模型中存在多个预测变量时,该模型为多元多元回归模型。(状态数据分析示例,未注明)

4说明所需数据类型以及是否满足测试假设。

由于这是一个多变量分析,你需要从许多预测变量中获得大量的观察结果,而这一点可用于本研究,在四个或五个预测变量的影响下,从许多人群中获得数据,并研究了这些变量对因变量的影响(残疾差异的减少)。使用多变量logistic回归模型分析需要使用大样本,并且结果变量之间应该有适度的相关性,这样回归才有意义。这是在这次测试中遇到的。(州数据分析示例,未注明)(回归,2014年)

5.简要讨论你的研究结果是否具有统计学意义以及这意味着什么。
研究结果具有统计学意义,p<0.005,说明在一般医疗保险中,由于各种原因,对减少残疾人的差异没有太大作用。


B部分


1.创建一个假想的定量护理研究的例子,你将设计一个使用回归分析的方法。

一个护理研究可以设计使用多元回归分析,包括研究不同的环境因素,如氧气,营养,铁和维生素,在压力和没有压力的条件下,对儿童发育的影响。因此,这涉及到建立一个回归模型,并将产生严重、中度或较小影响的数值,这些数值可以通过一些可测量的结果来衡量,如体重、身高、血红蛋白水平等的增加。因此,自变量(不同因素的影响)、因变量(由某些可测量的结果衡量的发展)和未知参数将是将要获得的信息。

2.描述两种为你的想象研究选择回归方程中变量的方法,以及使用这些方法的基本原理。

在回归方程中选择变量的两种方法是逐步回归和均方误差。逐步回归是一种逐步增加变量,确定其显著性,如果其显著性低于可接受水平,则将其从模型中删除。这有助于筛选出不必要或不太重要的变量。MSE类似于逐步回归,其区别在于用均方根误差的变化代替概率来筛选变量。这两种技术都有助于筛选出大量变量(逐步回归,2014年)(逐步回归,2014年)。

 

 

 

参考文献列表:

加州大学洛杉矶分校,。(2014年)。Stata数据分析实例:多元回归分析。2014年5月15日检索自http://www.ats.ucla.edu/stat/stat/dae/mvreg.htm

法律。乌奇卡戈。埃杜,。(2014年)。回归。2014年5月15日检索自http://www.law.uchicago.edu/files/files/20.Sykes_200;回归.pdf

Miller,N.,Kirk,A.,Kaiser,M.和Glos,L.(2013年)。健康保险与残疾成年人医疗保健差异的关系。美国公共卫生杂志,(0),1--9。

ncss.com,。(2014年)。逐步回归。2014年5月16日检索自http://www.ncss.com/wp-content/themes/ncss/pdf/Procedures/ncss/Stepwise_Regression.pdf

在线课程。科学。psu。教育,。(2014年)。逐步回归| STAT 501-回归方法。2014年5月15日检索自http://onlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/88

 

 

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