Re: [問題] 請教使用t-test比較兩個model的回歸參밠…
你說的沒錯
但我還是有一點困惑
我目前所認知的pooled variance= square root (SE1平方+SE2平方)
比較兩個BETA的T檢定為:(Beta1-Beta2)/square root (SE1平方+SE2平方)
但是
我記的如果試用T檢定檢驗兩個SAMPLE的MEAN是否一樣時
POOLED VARIANCE的公式會因為SAMPLE SIZE跟兩個SAMPLE的VARIANCE不同而有所改變
因此 我擔心我所認知的公式並沒有考慮到SAMPLE SIZE 跟VARIANCE不一樣的問題
可以請教正確的公式該如何寫嗎?我打算用公式算
我並沒有文獻的RAW DATA,我只有文獻OUTCOME的平均值,BETA, SE OF BETA
謝謝!
※ 引述《shanemate (沉澱澱的透然)》之銘言：
: ※ 引述《usbuy (buy for you)》之銘言：
: : 我想要請問有關於t-test的公式
: : 我有一個sample用linear regression model跑出y跟x的關連 (beta)
: : 我想要知道我所求出個beta是否跟以往的文獻有顯著差異
: : 因此
: : 我使用t-test,公式為(分子=beta1-beta2,分母=pooled SE of beta1 and beta2)
: : Ho:Beta1 equal beta2
: : H1:Beta1 uneual to beta 2
: : 因為兩個sample的varaince不同
: : 我找出相關的統計書籍以及文獻都沒有找到在variance不同的情況之下
: : 我的分母應該如何計算(pooled SE of beta1 and beta2?
: : 請指點迷津
: : 目前我所找到的公式只有在equal variance 的情況下..
: pooled variance的做法就是在假設這兩組sample的population variance相同之下，
: 進行的variance估計，你當然找不到equal variance的
: 你說兩組的smaple variance不一樣，但這沒關係吧，主要是你接不接受兩者的
: population variance相同的假設
: 根據你的po文 我的理解是這樣
: 你用和文獻一樣的model 但是用不同的sample去估計 OLS coefficient: beta
: 然後想要比較你的beta和文獻的beta有沒有顯著差異
: 那當然直接用t-test作假設檢定就可以了
: 或者你不知道 population distribution， 那可以用bootstrap來做
: 如果你有兩組sample的data 用permutation test也可以
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◆ From: 99.88.83.204
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