Регрессия к среднему

Что такое регрессия к среднему?

Регрессия к среднему (RTM) — это статистическое явление, указывающее на то, что если случайный результат какого-либо события или измерения является экстремальным в первом случае, то второй или более поздние результаты будут менее экстремальными. То есть оно будет близко к среднему или центру распределения.

Фрэнсис Гальтон впервые определил эту регрессию к ошибке среднего в 1886 году. Это может произойти в различных ситуациях. Это более вероятно в обстоятельствах, когда на явление влияет несколько переменных, а менее экстремальные следуют за экстремальными результатами. В результате это способствует неправильной интерпретации данных и обнаружению несуществующих тенденций.

Оглавление

• Что такое регрессия к среднему?
  • Регрессия к среднему объяснению
  • Примеры
    • Пример 1
    • Пример 2
  • Регрессия к среднему смещению
  • Как избежать?
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Регрессия к среднему (RTM) утверждает, что если один из результатов эксперимента является экстремальным, следующий результат будет ближе к среднему значению генеральной совокупности.
• Эта предвзятость приводит к ложным выводам и ошибкам в принятии решений.
• Организации могут использовать критическое мышление и проводить рандомизированное контролируемое исследование (РКИ) с использованием экспериментальной группы и контрольной группы, чтобы контролировать негативные последствия регрессии к среднему значению.
• В первом тесте у индивидуума наблюдалось высокое значение сахара в крови. Затем снова измеряли после обработки и наблюдали пониженное значение ближе к среднему. Однако если это произошло случайно, но было истолковано как результат лечения, то это регрессия к среднему примеру.

Регрессия к среднему объяснению

Регрессия к среднему указывает на экстремальный или неожиданный результат, возвращающийся к среднему значению при повторном тестировании. По сравнению со средним значением, наблюдаемым для первой группы, второе среднее значение группы или набора наблюдений будет ближе к среднему значению генеральной совокупности. обозначается суммированием X, деленного на количество значений в совокупности, которое обозначается N. подробнее. Если выборка, выбранная из генеральной совокупности, неслучайна, а также первое измерение является экстремальным значением, а следующее измерение имеет неполную корреляцию или имеет более слабую корреляцию, эффект RTM будет более очевидным и сильным.

Это явление поддерживает определенные результаты, основанные на случайности, а не на статистическом анализе. Следовательно, его появление оказывает негативное влияние, когда естественное изменение повторяющихся данных воспринимается как реальное изменение. Нередко измерения, близкие к среднему, следуют за экстремально большими или малыми измерениями.

Примеры

• Рассмотрим значения, измеренные у людей с высоким кровяным давлением или уровнем сахара в крови. Их снова измеряют после предоставления лечения и обнаруживают, что среднее значение экстремальной группы (люди с высоким кровяным давлением или сахаром) меняется и приближается к среднему значению всей популяции. Этот результат может заставить нас поверить, что лечение эффективно. Но это может быть случай регрессии к среднему значению, потому что даже если лечение не проводится, артериальное давление или уровень сахара могут упасть из-за различных других причин, таких как ошибка измерения или биологическая изменчивость, и могут быть кратковременными.
• Кевин играет в покер и пристрастился к игре. Когда он начал играть в профессиональные игры, в четверг у него была первая победа, а во все остальные дни он проигрывал. Кевин был взволнован и решил, что каждый четверг должен быть его счастливым днем. К сожалению, он не смог повторить успех в другом турнире, проводившемся в четверг, но выиграл множество других турниров, проводившихся в разные дни. Это простой случай регрессии к средней психологии; в нем говорится, что любое экстремальное событие, происходящее в случайное время, уменьшается со второй попытки, возвращаясь к посредственности. Это произошло случайно, а не по статистическим данным, и в конечном итоге оно вернулось к норме.
• Рассмотрим другой пример. Рассмотрим две группы учащихся, A и B, в классе, состоящем из одинаково талантливых учеников. Группа создана для проведения конкурсных экзаменов в конце каждого семестра, чтобы способствовать здоровой конкуренции среди студентов. Группа А получила более высокие баллы на экзамене, проведенном в конце первого семестра. Таким образом, можно сделать вывод, что группа А лучше, чем группа Б в учебе, и будет продолжать успешно сдавать следующие экзамены на основе результатов экзамена за первый семестр. Если это правда, регресса не будет. Принимая во внимание, что если удача сыграла роль в выигрыше группы А полностью или частично, возникает значение регрессии к среднему значению.

Регрессия к среднему смещению

Регрессия к среднему — широко распространенное явление во многих исследованиях, приводящее к ложным выводам и ошибкам в принятии решений. Это влияет на людей или ученых, чтобы они рассматривали или учитывали результат из-за случайности и полагали, что событие возвращается к норме. Следовательно, жизненно важно иметь знание RTM, чтобы объяснить результаты эксперимента, эффективно разделяя предвзятые интерпретации. Например, понимание того, как это применимо к финансовым рынкам. Финансовые рынки Термин «финансовый рынок» относится к рынку, на котором происходят такие действия, как создание и торговля различными финансовыми активами, такими как облигации, акции, товары, валюты и производные инструменты. Он предоставляет платформу для взаимодействия продавцов и покупателей и торговли по цене, определяемой рыночными силами. повысить эффективность инвестиций.

Как избежать?

• Будьте осторожны на этапе проектирования и анализа, чтобы уменьшить регрессию до среднего эффекта.
• Проведите рандомизированное контролируемое исследование (РКИ) с использованием экспериментальной и контрольной групп. Результат, показанный контрольной группой, дает информацию о регрессии к среднему воздействию.
• Включите несколько базовых измерений.
• Интегрируйте критическое мышление на все возможные этапы и используйте статистические методы, соответствующие сценарию или событию.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое регрессия к среднему определению?

Эта концепция статистического явления объясняет, что за экстремальным измерением или результатом последует менее экстремальное измерение, более близкое к среднему значению. Например, в здравоохранении это приводит к неверному истолкованию результата как побочного продукта лечебного эффекта. Однако на самом деле это может быть результатом случайности.

Что такое регрессия к среднему в психологии?

В психологии это объясняется как одно из явлений отбора, вызывающих предвзятость у людей. Его присутствие можно обнаружить в различных исследованиях, что приводит к предвзятым решениям, влияющим на способность решать проблемы. Более того, это заставляет людей неправильно интерпретировать результат или событие, произошедшее случайно.

Что является примером регрессии к среднему?

Фрэнсис Гальтон впервые обнаружил регрессию к среднему в 1886 году. В качестве примера рассмотрим его экспериментальное исследование. Гальтон записал рост определенного числа детей и их родителей и вычислил средний рост родителей. Он обнаружил, что когда средний рост родителей был выше, чем в среднем по популяции, дети кажутся ниже родителей. Точно так же, когда средний рост родителей был ниже, чем в среднем по популяции, дети были выше своих родителей. Гальтон впервые описал это явление как регрессию к посредственности, известную сегодня как регрессию к среднему.

Рекомендуемые статьи

Это было Руководство по тому, что такое регрессия к среднему (RTM) и ее определение. Мы объясняем значение RTM в психологии, примерах и как этого избежать. Вы можете узнать больше из следующих статей –

• Линия регрессии
• Линейная регрессия
• Множественная линейная регрессия