Data-Transformation
將兩個變量折疊（組合）為一個以進行分析
我遇到了一個讓我有些困惑的話題：兩個變量的合併。
假設我們有來自相同主題的兩個測量值。兩個變量（和) 正在測量類似但不完全相同的東西。變量（或組合變量，稱為) 稍後將用作解釋變量 () 的一些其他變量 ().
例如，假設我們要估計一個人的智商，而我們只有他父母的智商（我們不知道孩子的性別）。
哪些統計（和非統計）問題與決定是否將兩種測量合併為一個相關？
需要考慮的一些問題：
- 假設我們稍後將擬合類型的線性回歸~（在哪裡或者是和或兩者的組合），是否有時間我們寧願合併兩個變量（,) 合二為一？
- 兩個變量的關聯如何（和) 與是否合併它們的決定相關？
- 之間有沒有關係/和這可能會影響合併決策？
- 如果和是序數變量還是強制整數變量，這對合併它們的值有影響嗎？
- 關於這個主題還有其他我沒有提到的問題需要考慮嗎？
建立在以前的答案之上：
- 是的，會有。在回歸分析中，您假設您的回歸器彼此正交。如果你考慮，收入，受教育年限，父母的種族，你最終會得到強相關的回歸量。這將導致您對兩者的估計 和估計不准確（大標準誤差），您可能會錯誤地得出結論認為它們不重要。有關相關回歸量影響的討論，請參閱此鏈接。基本上，在合唱團中，很難知道誰在唱什麼。
- 可能的組合：總和、平均值、兩個（或更多）系列的第一個主成分。你必須在這裡證明你的選擇是合理的。在受教育年限的情況下，您可以將兩個數字相加並聲明為“父母的教育”。
- 你到底什麼意思 ？
- 不，您可以使用任何類型的變量來執行此操作。參見受教育年限的例子。
- 請注意，任何數據聚合都會導致信息丟失。作為研究人員，你的工作就是權衡這種選擇的利弊。