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Bootstrap Standard Error and Confidence Intervals for the Difference Between Two Squared Multiple Correlation Coefficients

机译：两个平方多重相关系数之差的Bootstrap标准误差和置信区间

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A typical question in multiple regression analysis is to determine if a set of predictors gives the same degree of predictor power in two different populations. Olkin and Finn (1995) proposed two asymptotic-based methods for testing the equality of two population squared multiple correlations, rho(2)(1) and rho(2)(2). Simulation results indicated that these methods failed to perform accurately under certain model conditions (Algina & Keselman, 1999). In the present study, a unified bootstrap procedure is proposed for estimating the standard error of R-1(2) - R-2(2) and constructing the confidence interval for rho(2)(1) - r(2)(2). A simulation study was conducted to examine the empirical performance of the proposed procedure under different levels of rho(2), sample sizes, numbers of predictors, and types of data distribution. Results indicated that the asymptotic method, in general, can only work well with normal data. The bootstrap procedure, on the other hand, performs satisfactorily with both normal and nonnormal data. However, both methods fail when rho(2)(1) and r(2)(2) are zero.
机译：多元回归分析中的一个典型问题是确定一组预测变量在两个不同总体中是否具有相同程度的预测幂。 Olkin和Finn（1995）提出了两种基于渐近的方法来检验两个人口平方多元相关性的均等性，rho（2）（1）和rho（2）（2）。仿真结果表明，这些方法在某些模型条件下无法准确执行（Algina＆Keselman，1999）。在本研究中，提出了一个统一的自举程序来估计R-1（2）-R-2（2）的标准误并构造rho（2）（1）-r（2）（2）的置信区间）。进行了仿真研究，以检验在不同水平的rho（2），样本大小，预测变量数量和数据分布类型下，所提出程序的经验性能。结果表明，渐进法通常只能与正常数据一起使用。另一方面，引导过程对正常数据和非正常数据均令人满意。但是，当rho（2）（1）和r（2）（2）为零时，这两种方法都将失败。

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