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¿Cómo se puede comparar el efecto de la edad sobre el volumen cerebral en diferentes regiones del cerebro cuando éstas son de distinto tamaño?

Estoy trabajando en el análisis de la información volumétrica extraída del cerebro. En particular, nos gustaría comparar la fuerza de los efectos en tres regiones diferentes (digamos x, y y z). Sin embargo, las tres regiones difieren mucho en tamaño (digamos que y es 10 veces mayor que x, y z es 20 veces mayor que x). Nos gustaría saber si estas tres regiones disminuyen de forma diferencial con el avance de la edad.

Las diferencias de escala parecen introducir por sí mismas importantes interacciones regionales. Si tomo los datos de x y simplemente genero una y y z falsas (escalando x por 10 y 20, llámelas $y'$ y $z'$ ) Obtengo interacciones significativas aunque las relaciones subyacentes sean idénticas. Esto queda claro cuando se observan las ponderaciones B si se calculan modelos separados para x, $y'$ y $z'$ .

Esto no parece ser una cuestión que se aborde habitualmente en los estudios que examinan el volumen cerebral. Actualmente estamos utilizando correlaciones parciales y luego la Z de Steiger para comparar los efectos de la edad entre las regiones.

  • ¿Existen sugerencias para tratar este problema con un enfoque más elegante?
  • ¿Cómo podemos comparar el efecto de la edad sobre el volumen cerebral en diferentes regiones del cerebro cuando éstas son de diferente tamaño?

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Tu segundo párrafo no me queda nada claro. Las diferencias de escala no pueden (de ninguna manera que yo vea) generar interacciones por sí mismas. An interaction means that the effect of one independent variable is different at different levels of another. <br> Además, multiplicar los datos por una constante cambiará los valores de los parámetros para una regresión (u otro método) pero no cambiará el significado. Medir en milímetros o en pulgadas tiene el mismo significado.

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¿Por qué no estandarizar primero los datos para que la escala sea idéntica en las tres medidas?

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Parece que lo que el usuario está llamando "interacciones" son diferencias en el tamaño del efecto a través de las regiones x, y, y z porque están mirando el coeficiente de regresión en bruto.

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BBlake Puntos 310

En lugar de mirar (y comparar) sus coeficientes de regresión brutos, puede calcular los coeficientes de regresión estandarizados ( $\beta$ s) mediante la puntuación Z de sus IVs y sus DVs. Estas estimaciones estarán en la misma escala. Desgraciadamente, compararlas cuantitativamente puede no ser sencillo. La última vez que lo comprobé, cómo calcular adecuadamente el error estándar de $\beta$ fue un tema de debate. Así pues, su enfoque de correlación parcial (correlación de x y VD después de parcializar la correlación entre y y VD y Z y VD) me parece bastante razonable.

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