Ciao.
So che una domanda simile è stata posta in precedenza, ma per favore aiutami ad applicarla al mio modello:
1. testare due regressioni - A contro B e A contro C (osservazioni simili n=1242)
2. Il modello A rispetto a B ha un Rsquare più alto e sembra avere una migliore correlazione, ma una mancanza di adattamento < 0,05
3. Il modello A rispetto a C ha un Rsquare più basso e sembra avere una correlazione leggermente inferiore, ma una mancanza di adattamento > 0,05
4. La trama residua sembra abbastanza simile.
Per il risultato completo effettivo, vedere anche il mio PDF allegato.
La mia domanda: devo ignorare il modello A rispetto a B e concludere che A rispetto a C è migliore e più appropriato per la mia analisi?
Sulla base di una breve occhiata ai modelli, la mia sensazione è che ti preoccupi troppo delle statistiche dettagliate. I 2 modelli mi sembrano quasi identici (guarda i grafici bivariati non solo le statistiche) - chiaramente c'è un livello molto alto di correlazione tra B e C. La tua comprensione scientifica favorisce un modello rispetto a un altro?
Ciò che mi colpisce sono i punti di leva elevati a un valore di circa 70 (sia per B che per C - strano che siano entrambi sulla stessa scala - sono misure diverse della stessa cosa?). Ad ogni modo, sarei preoccupato per il grado di leva di quei punti e la loro influenza complessiva sulla regressione.
