Kaheväärtuseline tunnus (0 JA 1) ning vastab kvalitatiivse tunnuse kindlale tasemele. Fiktiivsed, kuna vastavad ühe kvalitatiivse tunnuse erinevatele väärtustele. Fiktiivsete tunnuste arv mudelis on ühe võrra väiksem kvalitatiivse tunnuse tasemete arvust. Väärtus, mille fiktiivset tunnust mudelis ei ole, on baasväärtus. Mudelis olevate fiktiivsete tunnuste arv peab olema 1 võrra väiksem kvalitatiivse tunnuse väärtuste arvust. 85) Mis on baaskategooria? Võrdluskategooria Väärtus mille fiktiivne tunnus mudelist puudub ja millega mudelis olevaid fiktiivseid tunnuseid võrreldakse. 86) Mis on ANOVA mudel ja ANCOVA mudel? ANOVA mudel - Ainult fiktiivseid seletatavaid tunnuseid sisaldav mudel ANCOVA mudel - Nii kvalitatiivseid kui ka kvantitatiivseid seletavaid tunnuseid sisaldav mudel. 87) Fiktiivsete tunnuste kordajate tõlgendamine Fiktiivsete tunnuste kordajad on diferentsiaalsed vabaliikmed
84. Mis on fiktiivsed tunnused ja kuidas neid kasutatakse kvalitatiivsete tunnuste mudelisse panekuks? ● Fiktiivne ehk binaarne tunnus on kaheväärtuseline tunnus, mis võib omada väärtusi 0 või 1 ning mis vastab kvalitatiivse tunnuse kindlale tasemele. ● Fiktiivsete tunnuste arv mudelis on ühe võrra väiksem kvalitatiivse tunnuse tasemete arvust. Väärtus, mille fiktiivset tunnust mudelis pole, on baasväärtus. 85. Mis on baaskategooria? Baaskategooria moodustab see, mis tunnus on mudelist väljas. Kui on 3 seletavat tunnust, siis 1 kategooria võetakse baaskategooriaks ning 2 kategooriat on fiktiivsed tunnused 86. Mis on ANOVA mudel ja ANCOVA mudel? ANOVA Tüüpiline regressioonmudel sisaldab: ● Kvantitatiivseid seletavaid tunnuseid ● Kvalitatiivseid seletavaid tunnused Mõlemat tüüpi seletavaid tunnuseid sisaldav mudel on ANCOVA mudel, ANCOVA mudel võimaldab hinnata ka kvantitatiivsete seletavate tunnuste mõju. Need
sündmuse asetleidmise šanss väheneb (kirjeldab nt kaalu muutumise ühikut) Samuti oluline Coefficients tabelist p-väärtused, mis kirjeldavad individuaalselt iga teguri statistilist olulisust. Kui Wald statistic on nullist erinev, ja seda statistiliselt oluliselt (p), siis me võime öelda, et prediktori panus mudeli ennustusvõimesse on oluline. Tabeli all ütleb JASP, mis on valitud kummaks kategooriaks (öeldud 1, 0 on baaskategooria) Alamenüüst Statistics Confusion matrix ja Proportions. o Vaadates maatriksi peadiagonaali (ülevalt vasakult alla paremale), näeb mudeli ennustusvõimet ning neid liites saab teada, mitu vaatlust ennustab mudel õigesti. Sensitivity/Recall ja Specificity. o Sensitiivsus näitab korrektselt klassifitseeritud positiivsete tulemuste (true positives) osakaalu
prediktori väärtus suureneb (ühe ühiku võrra), kasvab sanss, et aset leiab ennustatav sündmus ja vastupidi (kui väärtus on alla 1, siis see näitab, et sündmuse asetleidmise sanss väheneb). Ülaltoodud tabeli põhjal saame öelda, et haridustase, kaal ning tervisehinnang ennustavad statistiliselt oluliselt, kas inimene suitsetab või mitte. Selle tabeli tõlgendamisel peame tuletama meelde, missugune sõltuva muutuja tase oli baaskategooria. Antud juhul oli selleks suitsetajate grupp (kodeeritud väärtusega 0). See näitab, et tabel on mittesuitsetajate kohta (võrreldes siis suitsetajatega). Nüüd saame tõlgendada olulisi prediktoreid. Näiteks, kui haridustase suureneb 1 ühiku võrra, siis suureneb mittesuitsetajate gruppi kuulumis tõenäosus 1,667 korda. Jääkide analüüs: Analyze Reports Case Summaries
annaabi.ee 
