神经心理学的基于回归的规范性数据:使用原始分数作为观察到的响应变量优于转换为正常性的变量
Javier Oltra-Cucarella1, Rubén Pérez-Elvira2, Beatriz Bonete-López1
1Department of Health Psychology, Universidad Miguel Hernandez de Elche.
在创建神经心理学规范数据时,使用原始分数而不是线性回归模型的转换数据. 转换的数据可能不准确地表示低分数,可能误导临床评估.
科学领域:
- 神经心理学 神经心理学
- 生物统计学 生物统计学
- 心理测量 心理测量 心理测量
背景情况:
- 对神经心理学变量使用基于回归的规范性数据越来越多.
- 现有的方法通常涉及原始数据或转换得分,以解决扭曲的响应变量.
- 将线性模型与这些变量相匹配的最佳方法仍然是研究的主题.
研究的目的:
- 为了比较线性回归模型的适应性,使用原始得分与神经心理变量转换 (缩放) 得分进行比较.
- 在不同的建模条件下,评估在最低5%的性能范围内识别个体的准确性.
- 通过科恩的卡帕统计,通过原始和缩放的分数来评估模型之间的协议.
主要方法:
- 来自163名健康个体的真实数据被用来比较原始和缩放分数的线性回归模型.
- 为了测试各种样本大小 (n=100到10,000) 的模型性能,生成了一个模拟人口1,000,000个.
- 模拟了七种不同的场景,并分析了最低5%的个人得分的百分比.
主要成果:
- 对于原始和缩放分数的线性模型显示,当所有共变量被纳入时,表现相似.
- 使用不同回归的共变量缩放得分的模型很难识别低得分 (科恩的k = 0.58),估计在最低范围内接近0%.
- 使用原始分数的模型准确地估计了最低分数范围内的预期5%的个体.
结论:
- 在计算使用神经心理学线性回归的规范数据时,建议使用原始得分而不是转换得分.
- 仅仅为了响应变量的正常性而转换数据是不建议的.
- 如果线性模型不合适,可以考虑非线性模型而不是数据转换.
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