Categorical Data Analysis: Away from ANOVAs (transformation or not) and towards Logit Mixed Models.
Categorical Data Analysis: Away from ANOVAs (transformation or not) and towards Logit Mixed Models.
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DOI：
10.1016/j.jml.2007.11.007
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发表时间：
2008-11
影响因子：
4.3
通讯作者：
Jaeger, T. Florian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jaeger, T. Florian
关键词：
本文确定了在分析分类结果变量（例如强制选择变量，问答准确性，生产选择（例如，在句法启动研究中）等分类结果变量的分析）的几个严重问题。我表明，即使将Arcsine-Square-rot转换应用于比例数据之后，ANOVA也可以产生虚假的结果。我讨论了现代统计数据提供的这些问题和替代方案的概念问题。具体而言，我介绍了普通的logit模型（即逻辑回归），这些模型非常适合分析分类数据并提供了比ANOVA的许多优势。不幸的是，普通的logit模型不包括随机效应建模。为了解决这个问题，我描述了混合logit模型（用于二元分布的结果的广义线性混合模型），该模型将普通logit模型的优势与能够在分析的一个步骤中考虑随机主题和项目效应的能力。在整篇文章中，我使用心理语言数据集比较不同的统计方法。
This paper identifies several serious problems with the widespread use of ANOVAs for the analysis of categorical outcome variables such as forced-choice variables, question-answer accuracy, choice in production (e.g. in syntactic priming research), et cetera. I show that even after applying the arcsine-square-root transformation to proportional data, ANOVA can yield spurious results. I discuss conceptual issues underlying these problems and alternatives provided by modern statistics. Specifically, I introduce ordinary logit models (i.e. logistic regression), which are well-suited to analyze categorical data and offer many advantages over ANOVA. Unfortunately, ordinary logit models do not include random effect modeling. To address this issue, I describe mixed logit models (Generalized Linear Mixed Models for binomially distributed outcomes,), which combine the advantages of ordinary logit models with the ability to account for random subject and item effects in one step of analysis. Throughout the paper, I use a psycholinguistic data set to compare the different statistical methods.
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DOI：
10.1016/s0022-5371(73)80014-3
发表时间：
1973-01-01
期刊：
JOURNAL OF VERBAL LEARNING AND VERBAL BEHAVIOR
影响因子：
--
作者：
CLARK, HH
通讯作者：
CLARK, HH
影响因子：
1.6
作者：
Bates, DM;DebRoy, S
通讯作者：
DebRoy, S
影响因子：
--
作者：
Cochran, WG
通讯作者：
Cochran, WG
DOI：
10.1037/0278-7393.16.1.149
发表时间：
1990-01-01
影响因子：
2.6
作者：
LORCH, RF;MYERS, JL
通讯作者：
MYERS, JL
影响因子：
4.3
作者：
Pickering, MJ;Branigan, HP
通讯作者：
Branigan, HP