Lokaalin regressiomallin sovittaminen järjestysasteikoisille muuttujille hyödyntäen aineiston augmentaatiota
Ihmistieteissä tilastollinen tutkimusaineisto kerätään usein kyselylomakkeissa järjestysasteikollisten Likert-asteikollisten muuttujien avulla. Näin kerätty aineisto on karkeaa, eli todellinen havaintoavaruus on pyöristetty rajalliseen määrään kategorioita, ja tällainen diskreetti järjestysasteikollinen tilastoaineisto voi osoittautua ongelmalliseksi niissä tapauksissa, joissa käytettävät tilastolliset analyysimenetelmät on kehitetty jatkuville muuttujille. Yksi tällainen menetelmä on parametriton lokaali regressioanalyysi, jota voidaan hyödyntää esimerkiksi käyräviivaisten yhteyksien analysointiin.
Tutkielma ehdottaa ja testaa aineiston augmentaatioon perustuvaa menetelmää lokaalin regressioanalyysin toteuttamiseen järjestysasteikollisilla muuttujilla. Menetelmässä järjestysasteikolliset muuttujat augmentoidaan satunnaisesti tasajakaumasta arpoen jatkuviksi muuttujiksi, joille suoritetaan lokaali regressioanalyysi. Simuloimalla agmentointeja ja lokaalin regression sovituksia saadaan estimoitua keskimääräinen sovite ja sille luottamusväli. Menetelmää testataan kolmella erilaiselle generoiduille aineistoille, jotka kuvaavat erilaisia käyräviivaisia riippuvuuksia ja empiirisellä esimerkillä.
Simuloinnin tulokset osoittavat menetelmän tarkkuuden olevan kiinni eniten järjestysasteikollisten muuttujien luokkien lukumäärästä. Luokkien lukumäärän kasvaessa menetelmän tarkkuus paranee. Aineiston koko tai yhteyden funktionaalisen muodon monimutkaisuus eivät olleet niin merkittäviä tekijöitä. Empiirisen esimerkin perusteella voi päätellä, että suuri hajonta ja muuttujien vinous heikentävät myös analyysin tarkkuutta. Empiiriset aineistot voivat olla hyvin karkeita, hajonta isoa, jakaumat vinoja ja efektit pieniä. Aineiston augmentaatioon perustuva lokaalin regression menetelmä antaa kuitenkin useaan käyttötarpeeseen riittävän approksimaation käyräviivaisen yhteyden luonteesta jo viisi- tai seitsemän-luokkaisilla järjestysasteikoillisilla muuttujilla.
...


Metadata
Show full item recordCollections
- Pro gradu -tutkielmat [24535]
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
Mukautuvan koeasetelman soveltaminen kategorisen havaitsemisen tutkimiseen neuropsykologiassa
Lehtomäki, Minna (2014)Tässä tutkielmassa tutkitaan kognitiiviseen neuropsykologiaan kuuluvaa ilmiötä, nimeltään äänteiden kategorinen havaitseminen, käyttämällä mukautuvaa koeasetelmaa. Tarkoituksena on ollut kehittää ohjelma, jonka avulla ... -
Luokan työrauhaan vaikuttavat tekijät : sekamallin sovellus
Korhonen, Elisa (2017)Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena oli tarkastella koululuokkien työrauhaan vaikuttavia tekijöitä. Aineistona käytettiin Niilo Mäki Instituutin Prokoulu-projektin tutkimusaineistoa. Vastemuuttujana käytettiin ... -
Polttoaineiden kuluttajahintojen tilastollinen mallintaminen päivä- ja asematasolla
Isoketo, Joonas (2014)Tässä työssä tutkitaan, miten liikennepolttoaineiden, 95E, 98E ja diesel, vähittäishinnat ovat muuttuneet sekä alueellisesti että ajallisesti. Alueellisessa hinnoittelussa tutkitaan erityisesti, mitkä tekijät ovat yhteydessä ... -
Logistista regressioanalyysiä ajokokeen tuloksiin vaikuttavista tekijöistä
Vauhkonen, Ville (2009) -
Ennustavan analytiikan menetelmät
Takamäki, Herman (2019)Tutkielmassa on tavoitteena käydä läpi ennustemalleissa käytettyjä menetelmiä. Klusterointi-, regressio-, luokittelu- ja assosiaatiosääntömenetelmäluokkia tarkastellaan lyhyesti. Tarkempi tarkastelu kohdistetaan yksinkertaiseen ...