辛普森Paradox抑制,但LordParadox并非:NickersonCA和BrownNJL对Tu、Gunnell和Gilthorpe(2008年)的澄清和校正(https://doi.org/101186/1742-7622-5-2)

以Simpson自相矛盾为例 这种现象探索关系任选二进制变量\(X)并\(Y)条件化后可倒置任选第三个二进制变量\(Z\))被指为抑制性, 这一现象包含\(X),\(Y)并\(Z\)原封任选连续变量两种情况中均不可变线性模型\/Y\simX多变量线性模型\/Y\simX++对比并出现反向自相矛盾\(X)-\(Y)焦点关系冲突或变异相形之下,主自相矛盾常指向基于主1967年论文的具体上下文2,哪里\(Z\)并\(Y)系基准线并接龙-上移测试大一开学和结业学生权值上头\(X)-\(Y)焦点关系效果性爱高山市\(X)开权值改变高山市\Y-QQ)对主自相矛盾的这种常见理解展示了对Simpson自相矛盾或抑制的不同分析选项模型间作对比\(Y-QsimX+Q)和)t级测试权值变化\Y-QQ)通过性爱高山市\(X))与Simpson自相矛盾或抑制在数学上不完全相同上主1969年发布注解说明 变分分析只有在量可计算时才可能[3.....\(Y)并\(Z\)不在同一尺度上,选项返回多变量\/Y\simX++符号不可更改\/Y\simX模型Simpson自相矛盾和抑制是否审查后续\(Y)或变分数\Y-QQ主的自相矛盾质询相同问题对辛普森自相矛盾和抑制统计调整\(Z\)有效并有意义

我们没有讨论论文中所有分析选项,因为我们的焦点是从统计调整是否适当因果推理视线4..混淆产生时,如果对同一焦点关系的不同评价结果不同或相冲突何谓正确或有意义分析可引导上下文.上下文不必连接分析选项数学Simpson自相矛盾抑制并主的自相矛盾问题相同哪个分析选项“正确性”或“意义性”

答案无法从数据或数学获取,而是从数据或数学获取上下文理论.比方说,我们假设\(X)前置\(Y),否则就没有有意义的推理if\(Z\)前置\(X),然后\(Z\)混淆\(X)-\(Y)焦点关系和统计调整5..对比中if\(X)前置\(Z\),然后\(Z\)即兴\(X)-\(Y)焦点关系统计调整不对正当性,除非求直达效果\(X)上\(Y)[5..数学和推理上下文等同Simpson自相矛盾和抑制,变量或完全绝对或连续因主的自相矛盾, 在他的1967年论文2性(出生时)先于基准权数(大学入院)和基准权数(基准权数)(\(Z\)介合点关系性爱并权值改变.或调整或非调整基准权重\(Z\))!Simpson自相矛盾和抑制的二分法

与主的自相矛盾性有额外的复杂变分数( Changescores)\Y-QQ带观察数据一般不提供有意义的因果推理优先方法将变化看成\(Y)未解释\(Z\)[6..上头\(X)-\(Y)焦点关系因此更可靠估计性效果\(X))后续权重\(Y))问题再次是是否调整基准权值\(Z\))上头\(X)系数输入\(Y-QsimX+Q)并\/Y\simX++数学等量7....................\(Y-Qsimxh)并\/Y\simX[6..虽有多重分析选项,但没有生成总计性对权值变化的影响

更广义地思考,如1969年注所鼓励的,不同背景需要不同的分析策略假设学生分配(混合-性)大厅研究问题检验大厅对大学年度体重变化的影响基准权值\(Z\)前厅分配\(X))和\(Z\)混淆或竞相接触非因果关联\(X)(例如)大厅分配随机性)多变量模型\(Y-QsimX+Q)并\/Y\simX++均适当(并等值)7估计总计大厅变重效果

主的自相矛盾可能特别具有挑战性,并有几种分析选择2. 主也用同样的力interpretationalsimpson自相矛盾和抑制问题3..理解上下文关键值 。问题解析中,我们注重分析有效性上下文[4..Nickerson和Brown提供了极佳统计调整数学解析法,分析有效性比代数还强强而有意义的推理需要因果思维5互为补充