[fpr 1385] 本質的なアンバランス

岸本＠ＳＡＳです。

アンバランスデータでの要因効果の検討は、最小自乗平均を使うのが
常識的に行われているのでないのでしょうか。それなら、データ全体
を使いながら分析２の結果と一致します。

連続説明変数の回帰分析と対照させて考えると、次のような比較ができます。

 回帰分析　　 分散分析
単回帰係数　単純周辺平均(方法１)
偏回帰係数　最小自乗平均

通常の回帰分析では偏回帰係数で解釈がおこなわれています。これは
他の説明変数を無視した単回帰係数よりはマシな面が多いにしても、
説明変数間に相関があるとやはり解釈に苦しみます。分散分析の場合
でも、他の要因の存在を無視した単純周辺平均よりも最小自乗平均の
方が(目的によっては)正当な評価なんでしょうけど、本質的なアンバ
ランスのため解釈に苦しむこともあるでしょう。

ξ
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