Ofullständig justering vid regressionsanalys
SammanfattningOfta rapporterar medier om underliga samband som upptäckts i olika studier ochundersökningar. Man hänvisar då till statistiska metoder och säger att ett signifikantsamband påvisats. Dessvärre är dessa samband inte alltid att lita på även om studienär genomförd med goda statistiska metoder, speciellt om det finns osäkerhet i data.Mätfel påverkar resultaten av de metoder som används, vilket kan leda till att ett signifikantsamband mellan en utfallsvariabel och en icke-orsakande variabel påvisas, trotsatt hänsyn tagits till de sanna orsakande faktorerna. I rapporten studeras detta fenomendjupare inom regressionsanalys med hjälp av simuleringar. I regressionsmodellerbeskrivs en utfallsvariabel som en funktion av ett antal förklarande variabler. För attundersöka hur de förklarande variablerna påverkar utfallsvariabeln skattas effekternaav dessa. Simuleringar som genomförs syftar till att illustrera hur mätfel och bristandemodellering påverkar skattningar och signifikans av de förklarande variablernas effekterpå utfallsvariabeln. De visar att även små mätfel leder till försvårade möjligheter attdra korrekta statistiska slutsater. En teoretisk studie i hur osäkerhet i data påverkarde skattade effekterna i linjära regressionsmodeller genomförs. De teoretiska resultatenstyrker resultaten av simuleringarna och visar att mätfel ger skattningar som inte ärväntevärdesriktiga, dvs. som systematiskt avviker från de sanna effekterna.