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聚合偏差与回归在评估人类绩效模型中的应用。

Aggregation bias and the use of regression in evaluating models of human performance.

作者信息

Walker N, Catrambone R

机构信息

School of Psychology, Georgia Institute of Technology, Atlanta, 30332.

出版信息

Hum Factors. 1993 Sep;35(3):397-411. doi: 10.1177/001872089303500302.

DOI:10.1177/001872089303500302
PMID:8244408
Abstract

Regression analyses are increasingly being used to provide confirmatory evidence for models of human performance. The amount of information made available to judge these models is reduced because clearly established standards in the techniques of performing and reporting regression analyses are lacking. This paper addresses two primary problems in regression analysis: aggregation of data and the aggregation of variables into composite models. We provide examples of the misuse of regression techniques and recommend ways in which the amount of information made available to evaluate the model being tested can be maximized in analysis and reporting.

摘要

回归分析越来越多地被用于为人类绩效模型提供确证性证据。由于缺乏执行和报告回归分析技术方面明确确立的标准,用于评判这些模型的可用信息量减少了。本文探讨了回归分析中的两个主要问题:数据汇总以及将变量汇总到复合模型中。我们给出了回归技术误用的示例,并推荐了一些方法,通过这些方法,在分析和报告中可使用于评估所测试模型的可用信息量最大化。

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引用本文的文献

1
Memory as behavior: The importance of acquisition and remembering strategies.作为行为的记忆:习得与记忆策略的重要性。
Anal Verbal Behav. 1998;15:75-91. doi: 10.1007/BF03392925.