二分変数の2つの異なるコントラストの違いを理解するために、あなたの助けを求めています。
このページ：http : //www.psychstat.missouristate.edu/multibook/mlt08.htm「Dichotomous Predictor Variables」の下で、二分予測子をコーディングする方法は2つあります。コントラスト0,1またはコントラスト1、-1を使用します。 。私はここで区別をある程度理解しています（0、1はダミーコーディングで、1、-1は1つのグループに追加され、他のグループから減算されます）。しかし、回帰で使用するものを理解していません。
たとえば、性別（m / f）とアスリート（y / n）の2つの二項予測因子がある場合、両方でコントラスト0、1、または両方で1、-1を使用できます。2つの異なるコントラストを使用する場合、主効果または相互作用効果の解釈はどうなりますか？セルのサイズが異なるかどうかに依存しますか？
回答:
「二分予測変数」では、二分予測子をコーディングする方法が2つあります。コントラスト0,1またはコントラスト1、-1を使用します。
これは事実上間違っています。コード化できる方法の数に制限はありません。これらの2つは単に最も一般的であり（実際にそれらの間で、ほぼどこにでもあります）、おそらく最も扱いやすいものです。
私はここで区別をある程度理解しています（0,1はダミーコーディングであり、1、-1は1つのグループに追加され、他のグループから差し引かれます）。
どちらか便利な方/適切な方。それぞれに等しい数の計画された実験がある場合、2番目のアプローチにはいくつかの優れた側面があります。もしそうでなければ、最初の方がおそらくいくつかの点で簡単です。
たとえば、性別（m / f）とアスリート（y / n）の2つの二項予測因子がある場合、両方でコントラスト0、1、または両方で1、-1を使用できます。
2つの異なるコントラストを使用する場合、主効果または相互作用効果の解釈はどうなりますか？
a）（i）性別の主な影響（単純化のために相互作用なし）{m = 0、f = 1}を検討します。そのダミーに対応する係数は、女性と男性の平均の差を測定します（切片は男性の平均）。
（ii）{m = -1、f = 1}の場合、性別の主効果は平均の差の半分であり、切片は平均の平均です（計画がバランスしている場合、すべてのデータの平均でもあります）。 。同様に、主な効果は、各グループの平均と切片との差です。
b）（i）性別{m = 0、f = 1}とアスリート{n = 0、y = 1}の間の相互作用を検討してください
これで切片は男性の非運動選手の平均（0,0）を表し、性別の主効果は女性の非運動選手と男性の非運動選手の平均の差であり、運動選手の主効果は平均の差を表します男性アスリートと男性非アスリートの相互作用、および相互作用は2つの違いの差です。これは、女性の平均アスリート/非アスリートの差からメイクの平均アスリート/非アスリートの差です。
（ii）性別{m = -1、f = -1}とアスリート{n = -1、y = 1}の間の相互作用を検討してください
これで、切片は4つのグループ平均の平均を表します（デザインが完全にバランスが取れている場合は、全体の平均になります）。切片は以前の4分の1です。
主な効果は、差の効果の平均です。性別の効果は、アスリート内の女性と男性の差と、非アスリート内の女性と男性の差の平均です。アスリートの主な影響は、女性のアスリート/非アスリートの差と男性のアスリート/非アスリートの差の平均です。
セルのサイズが異なるかどうかに依存しますか？
「異なるサイズ」とはどういう意味ですか？各セルの観測数が異なるということですか？（もしそうなら、私は主に上記に対処しました-等しいセル数は追加の意味を与えます/解釈を単純化します、たとえば切片をグループ平均の平均ではなくデータの総平均にするなど）