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【24h】

Compound Bias due to Measurement Error When Comparing Regression Coefficients

机译：在比较回归系数时由于测量误差引起的复合偏差

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Multiple regression is often used to compare the importance of two or more predictors. When the predictors being compared are measured with error, the estimated coefficients can be biased and Type I error rates can be inflated. This study explores the impact of measurement error on comparing predictors when one is measured with error, followed by a simulation study to help quantify the bias and Type I error rates for common research situations. Two methods used to adjust for measurement error are demonstrated using a real data example. This study adds to the literature documenting the impact of measurement error on regression modeling, identifying issues particular to the use of multiple regression for comparing predictors, and offers recommendations for researchers conducting such studies.
机译：多元回归通常用于比较两个或更多个预测因子的重要性。 当使用误差测量被比较的预测器时，可以偏置估计的系数，并且可以膨胀I型误差速率。 本研究探讨了测量误差对比较预测器的影响，当用误差测量时，仿真研究，以帮助量化常见研究情况的偏置和I型错误率。 使用真实数据示例演示了用于调整测量误差的两种方法。 本研究增加了文献，文献记录了测量误差对回归建模的影响，识别使用多元回归的问题，以便比较预测因素，并为进行此类研究的研究人员提供建议。

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