Как (и почему) вы используете контрасты?
2 ответа
Контрасты необходимы, когда вы подбираете линейные модели с факторами (то есть категориальными переменными) в качестве независимых переменных.Контраст определяет, как уровни факторов будут закодированы в семейство числовых фиктивных переменных для соответствия модели.
Вот несколько хороших заметок о различных вариантах используемых контрастов: http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26. htm
Когда используемые контрасты изменяются, модель остается той же в терминах разрешенных базовых совместных распределений вероятностей. Меняется только его параметризация. Установленные значения также остаются прежними. Кроме того, если у вас есть значения параметров для одного выбора контрастов, легко определить, каким было бы значение параметров для другого выбора контрастов.
Следовательно, выбор контрастов не имеет статистических последствий. Это просто вопрос упрощения интерпретации коэффициентов и тестов гипотез.
Посмотрите здесь (страницы 365–370, которые можно просматривать бесплатно). На странице 364 начинается односторонний дисперсионный анализ эксперимента по конкуренции растений. Отсутствующий код со страницы 364:
comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T)
attach(comp)
names(comp)
[1] "biomass" "clipping"
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows:
levels(clipping)
...
Определение контрастов дается позже, на странице 368 (в параграфе омонима). Если вы хотите следовать примерам, вы можете скачать наборы данных. См. мой пост здесь .
Не может быть и речи о том, чтобы книга была настоятельно рекомендована.