Analyzing data from memory tasks - comparison of ANOVA, logistic regression and mixed logit model

Abstract

U ovom radu poredili smo binarne ishode tri statističke analize. Kako primena ANOVA-e na proporcijama narušava bar dve klasične pretpostavke linearnih modela, opisane su dve alternative: binarna logistička regresija i mešoviti logit model. Najpre smo poredili efekte dobijene ovim trima metodama na istom skupu podataka, dobijenom u ranijem istraživanju iz oblasti memorije. Rezultati dobijeni ovim trima metodama su bili slični: potvrdeno je postojanje efekata zadataka i broja senzornih modaliteta, ali ne i njihova interakcija. Nakon toga, istražena je efikasnost svakog od metoda korišćenjem procene parametara samouzorkovanjem. Kao što je i predvideno, procena parametara ANOVA-e samouzorkovanjem je imala veliku pristrasnost i velike standardne greške i, samim tim, široke intervale poverenja. S druge strane, procene parametara binarne logističke regresije i mešovitih logit modela samouzorkovanjem su bile slične - obe metode su imale nisku pristrasnost i niske standardne greške, kao i uske intervale poverenja.