The Perils of Partialling
The Perils of Partialling
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偏袒的危险
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Newman
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
D. Lynam;R. Hoyle;J. Newman
虽然是一个强大的技术，从另一个独立的变量偏置的背景下，多元回归分析造成一定的危险。本文认为，最重要且未被充分重视的危险是，一旦消除与其他独立变量共享的方差，就很难知道独立变量代表什么结构。本文提出了说明性的分析，在一个大样本的囚犯（n =696）使用三种措施，从精神病和侵略领域。结果表明，在单个量表上的项目之间的关系和规模之间的关系，原始和剩余的分数有很少的相似之处。有人认为，研究人员必须决定哪一个结构-一个由原始规模或剩余规模所代表的一个-结论是为了适用。强调了将结论应用于剩余比额表的困难，并提出了最佳做法。
Although a powerful technique, the partialling of independent variables from one another in the context of multiple regression analysis poses certain perils. The present article argues that the most important and underappreciated peril is the difficulty in knowing what construct an independent variable represents once the variance shared with other independent variables is removed. The present article presents illustrative analyses in a large sample of inmates (n =696) using three measures from the psychopathy and aggression fields. Results indicate that in terms of relations among items on a single scale and relations between scales, the raw and residualized scores bore little resemblance to one another. It is argued that researchers must decide to which construct—the one represented by the original scale or the one represented by the residualized scale—conclusions are meant to apply. Difficulties in applying the conclusions to the residualized scale are highlighted and best practices suggested.
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