ตัวแปรแฝง
ในสถิติ , ตัวแปรแฝง (จากภาษาละติน : ปัจจุบันกริยาของlateo (“โกหกที่ซ่อนอยู่”) เมื่อเทียบกับตัวแปรที่สังเกต ) เป็นตัวแปรที่ไม่ได้สังเกตเห็นได้โดยตรง แต่ค่อนข้างอนุมาน (ผ่านแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ) จากตัวแปรอื่น ๆ ที่มีการตั้งข้อสังเกต ( วัดโดยตรง) แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มีจุดมุ่งหมายที่จะอธิบายตัวแปรสังเกตในแง่ของตัวแปรแฝงจะเรียกว่ารุ่นตัวแปรแฝง รุ่นตัวแปรแฝงที่ใช้ในหลายสาขาวิชารวมทั้งจิตวิทยา , ประชากร , เศรษฐศาสตร์ ,วิศวกรรม , การแพทย์ , ฟิสิกส์ , การเรียนรู้เครื่อง / ปัญญาประดิษฐ์ , รส , Chemometrics , การประมวลผลภาษาธรรมชาติ , เศรษฐ , การจัดการและสังคมศาสตร์
ตัวแปรแฝงอาจสอดคล้องกับแง่มุมของความเป็นจริงทางกายภาพ โดยหลักการแล้วสิ่งเหล่านี้สามารถวัดได้ แต่อาจไม่ใช่ด้วยเหตุผลในทางปฏิบัติ ในสถานการณ์นี้มักใช้คำว่าตัวแปรที่ซ่อนอยู่ (สะท้อนให้เห็นถึงความจริงที่ว่าตัวแปรมีความหมาย แต่ไม่สามารถสังเกตได้) ตัวแปรแฝงอื่น ๆ สอดคล้องกับแนวคิดเชิงนามธรรมเช่นหมวดหมู่สภาพพฤติกรรมหรือจิตใจหรือโครงสร้างข้อมูล คำว่าตัวแปรสมมุติหรือโครงสร้างสมมุติอาจถูกนำมาใช้ในสถานการณ์เหล่านี้
การใช้ตัวแปรแฝงสามารถลดขนาดของข้อมูลได้ ตัวแปรที่สังเกตได้จำนวนมากสามารถรวมอยู่ในแบบจำลองเพื่อแสดงแนวคิดพื้นฐานทำให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจข้อมูล ในแง่นี้พวกเขาทำหน้าที่คล้ายกับทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ ในขณะเดียวกันตัวแปรแฝงจะเชื่อมโยงข้อมูลที่สังเกตได้ (" สัญลักษณ์ย่อย ") ในโลกแห่งความเป็นจริงกับข้อมูลเชิงสัญลักษณ์ในโลกจำลอง
ตัวอย่าง
จิตวิทยา
ตัวแปรแฝงที่สร้างขึ้นโดยวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยโดยทั่วไปแสดงถึงความแปรปรวน "ที่ใช้ร่วมกัน" หรือระดับที่ตัวแปร "เคลื่อนที่" เข้าด้วยกัน ตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์ไม่สามารถทำให้เกิดโครงสร้างแฝงตามแบบจำลองปัจจัยร่วมได้ [2]
- ว่า " Big Five ลักษณะบุคลิกภาพ " ที่ได้รับการสรุปโดยใช้การวิเคราะห์ปัจจัย
- การขับไล่[3]
- ความสามารถเชิงพื้นที่[3]
- ภูมิปัญญา“ วิธีการประเมินภูมิปัญญาที่โดดเด่นกว่าสองวิธี ได้แก่ ประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับภูมิปัญญาและการวัดตัวแปรแฝง” [4]
- Spearman's gหรือปัจจัยด้านสติปัญญาทั่วไปในPsychometrics [5]
เศรษฐศาสตร์
ตัวอย่างของตัวแปรแฝงจากสาขาเศรษฐศาสตร์ได้แก่คุณภาพชีวิตความมั่นใจในธุรกิจขวัญกำลังใจความสุขและอนุรักษนิยมซึ่งเป็นตัวแปรทั้งหมดที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่การเชื่อมโยงตัวแปรแฝงเหล่านี้กับตัวแปรที่สังเกตได้อื่น ๆ ค่าของตัวแปรแฝงสามารถอนุมานได้จากการวัดของตัวแปรที่สังเกตได้ คุณภาพชีวิตเป็นตัวแปรแฝงซึ่งไม่สามารถวัดได้โดยตรงดังนั้นจึงใช้ตัวแปรที่สังเกตได้เพื่ออนุมานคุณภาพชีวิต ตัวแปรที่สังเกตได้ในการวัดคุณภาพชีวิต ได้แก่ ความมั่งคั่งการจ้างงานสภาพแวดล้อมสุขภาพกายและใจการศึกษาเวลาพักผ่อนหย่อนใจและการเข้าสังคม
ยา
วิธีการแฝงตัวแปรที่ใช้ในหลายสาขาการแพทย์ ระดับของปัญหาที่ทำให้ตัวเองเข้าสู่แนวทางตัวแปรแฝงคือการศึกษาระยะยาวโดยที่มาตราส่วนเวลา (เช่นอายุของผู้เข้าร่วมหรือเวลาตั้งแต่พื้นฐานการศึกษา) ไม่ตรงกับลักษณะที่ศึกษา สำหรับการศึกษาดังกล่าวสามารถจำลองมาตราส่วนเวลาที่ไม่สามารถสังเกตได้ซึ่งจะซิงโครไนซ์กับลักษณะที่ศึกษาได้เป็นการเปลี่ยนแปลงมาตราส่วนเวลาที่สังเกตได้โดยใช้ตัวแปรแฝง ตัวอย่างของสิ่งนี้ ได้แก่การสร้างแบบจำลองการดำเนินของโรคและการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโต (ดูกรอบ)
ตัวแปรแฝงแฝง
มีคลาสโมเดลและวิธีการที่แตกต่างกันซึ่งใช้ประโยชน์จากตัวแปรแฝงและอนุญาตให้มีการอนุมานเมื่อมีตัวแปรแฝงอยู่ รุ่นประกอบด้วย:
- โมเดลเอฟเฟกต์ผสมเชิงเส้นและโมเดลเอฟเฟกต์ผสมแบบไม่เชิงเส้น
- โมเดล Markov ที่ซ่อนอยู่
- การวิเคราะห์ปัจจัย
วิธีการวิเคราะห์และการอนุมาน ได้แก่ :
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
- การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน
- การวิเคราะห์ความหมายแฝงและการวิเคราะห์ความหมายแฝงที่น่าจะเป็น
- อัลกอริทึม EM
- อัลกอริทึม Metropolis-Hastings
อัลกอริทึมและวิธีการแบบเบย์
สถิติแบบเบย์มักใช้เพื่ออนุมานตัวแปรแฝง
- การจัดสรร Dirichlet แฝง
- กระบวนการร้านอาหารจีนมักจะใช้เพื่อให้การกระจายก่อนมากกว่าที่ได้รับมอบหมายของวัตถุไปยังหมวดหมู่ที่ซ่อนเร้น
- กระบวนการบุฟเฟ่ต์อาหารอินเดียมักจะถูกนำมาใช้เพื่อให้การกระจายก่อนมากกว่าที่ได้รับมอบหมายของคุณสมบัติไบนารีที่แฝงอยู่กับวัตถุ
ดูสิ่งนี้ด้วย
- สับสน
- ตัวแปรตามและอิสระ
- หลักฐานขอบเขตล่าง
- แบบจำลองตัวแปรแฝง
- ทฤษฎีการตอบสนองของรายการ
- แบบจำลอง Rasch
- พร็อกซี (สถิติ)
- การสร้างแบบจำลองเส้นทางกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน
- การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน
- การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง
- ตัวแปรแทรกแซง
อ้างอิง
- ^ Raket LL, ซอมเมอร์ S, Markussen B (2014) "แบบจำลองเอฟเฟกต์ผสมแบบไม่เชิงเส้นสำหรับการปรับให้เรียบพร้อมกันและการลงทะเบียนข้อมูลการทำงาน" รูปแบบตัวอักษรที่ได้รับการยอมรับ 38 : 1–7. ดอย : 10.1016 / j.patrec.2013.10.018 .
- ^ ทาบาคนิคบีจี; Fidell, LS (2001). โดยใช้การวิเคราะห์หลายตัวแปร บอสตัน: อัลลินและเบคอน ISBN 978-0-321-05677-1.[ ต้องการหน้า ]
- ^ ก ข Borsboom, D.; เมลเลนเบิร์ก GJ ; van Heerden, J. (2003). "สถานะทางทฤษฎีของตัวแปรแฝง" (PDF) จิตวิทยารีวิว 110 (2): 203–219 CiteSeerX 10.1.1.134.9704 ดอย : 10.1037 / 0033-295X.110.2.203 . PMID 12747522 สืบค้นจากต้นฉบับ (PDF)เมื่อ 2013-01-20 . สืบค้นเมื่อ2008-04-08 .
- ^ กรีนเจฟฟรีย์เอ; บราวน์สก็อตซี (2552). "มาตราส่วนการพัฒนาภูมิปัญญา: การตรวจสอบความถูกต้องเพิ่มเติม". International Journal of Aging and Human Development . 68 (4): 289–320 (ที่น. 291) ดอย : 10.2190 / AG.68.4.b PMID 19711618
- ^ Spearman, C. (1904). " "หน่วยสืบราชการลับทั่วไป "กำหนดและวัดผลด้วยวัตถุ" อเมริกันวารสารจิตวิทยา 15 (2): 201–292 ดอย : 10.2307 / 1412107 . JSTOR 1412107
อ่านเพิ่มเติม
- Kmenta ม.ค. (1986). "ตัวแปรแฝง" . องค์ประกอบของเศรษฐมิติ (Second ed.) นิวยอร์ก: Macmillan ได้ pp. 581-587 ISBN 978-0-02-365070-3.