regressionssammanhang

Regressionssammanhang avser den kontext i vilken regressionsanalys används. Det omfattar forskningsfrågan, den teoretiska ramen, datans egenskaper samt de metodologiska val som påverkar modellens specifikation, uppskattning och tolkning.

Centrala element är datatyp och struktur (tvärsnitt, tidsserie eller paneldata), provstorlek, variablernas mätning samt kvalitet. Det innefattar även teoretiska antaganden om relationerna mellan variabler och hur data passar den föreslagna modellen.

Modellval och specifikation omfattar val av beroende variabel, oberoende variabler, funktionella former (linjära eller icke-linjära), samt termer för interaktion och tidsförändring. I paneldata kan man använda fast eller slumpmässiga effekter, medan tidsserier kan kräva hantering av autocorrelation och stationaritet.

Uppskattning och antaganden inkluderar metoder som vanlig minsta kvadrater (OLS), generaliserade linjära modeller och maximum likelihood, samt antaganden om linjitet, homoskedasticitet, oberoende och residualernas fördelning. Hantering av endogenitet, multikollinearitet och saknade värden är vanliga utmaningar.

Validation och tolkning handlar om diagnostik, prediktionsprestanda och generalisering till ny data. Det är viktigt att skilja mellan association och kausalitet samt att redovisa osäkerhet genom konfidensintervall och robusta tester i relevant kontext.

Rapportering och reproducerbarhet kräver tydlig dokumentation av data, variabelval, modellval och estimationsmetoder, samt diagnostik och känsliga analyser. Etiska överväganden och datakvalitet är centrala för tolkningen och användningen av resultaten.