Comment identifier un modèle économétrique approprié ?
Il faut analyser la nature des données et les relations entre les variables.
Modèles économétriquesAnalyse de données
#2
Quels tests sont utilisés pour valider un modèle ?
Des tests comme le test de normalité, le test de multicolinéarité et le test de spécification.
Tests statistiquesValidité du modèle
#3
Qu'est-ce qu'un modèle de régression ?
C'est un modèle qui établit une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
RégressionAnalyse de régression
#4
Comment évaluer la performance d'un modèle ?
On utilise des indicateurs comme le R², l'erreur quadratique moyenne et le test de Fisher.
Évaluation de modèleR²
#5
Qu'est-ce qu'un modèle à variables instrumentales ?
C'est un modèle utilisé pour corriger les biais d'endogénéité en utilisant des variables externes.
Variables instrumentalesEndogénéité
Symptômes
5
#1
Quels sont les signes d'un modèle mal spécifié ?
Des résidus non aléatoires, des valeurs aberrantes et des relations non linéaires.
Modèle mal spécifiéRésidus
#2
Comment détecter l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des tests comme le test de Breusch-Pagan ou en observant les résidus.
HétéroscédasticitéTests de Breusch-Pagan
#3
Quels effets peut avoir la multicolinéarité ?
Elle peut rendre les estimations des coefficients instables et difficiles à interpréter.
MulticolinéaritéEstimation des coefficients
#4
Qu'est-ce qu'un biais d'échantillonnage ?
C'est une erreur systématique due à un échantillon non représentatif de la population.
Biais d'échantillonnageÉchantillonnage
#5
Quels sont les signes d'une autocorrélation ?
Des résidus corrélés dans le temps, souvent détectés par le test de Durbin-Watson.
AutocorrélationTest de Durbin-Watson
Prévention
5
#1
Comment éviter les biais dans les modèles ?
En s'assurant que l'échantillon est représentatif et en utilisant des méthodes de validation.
BiaisValidation de modèle
#2
Quelles pratiques pour une bonne collecte de données ?
Utiliser des protocoles standardisés et s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données.
Collecte de donnéesQualité des données
#3
Comment choisir les bonnes variables ?
En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité.
Sélection de variablesSignificativité
#4
Quelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?
Utiliser des diagnostics appropriés, tester les hypothèses et valider le modèle sur des données nouvelles.
Pratiques de modélisationDiagnostics
#5
Comment éviter le surajustement ?
En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle.
SurajustementValidation croisée
Traitements
5
#1
Comment corriger l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes.
HétéroscédasticitéRégression robuste
#2
Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?
On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales.
MulticolinéaritéAnalyse en composantes principales
#3
Comment améliorer un modèle économétrique ?
En ajoutant des variables pertinentes, en transformant les données ou en utilisant des modèles non linéaires.
Amélioration de modèleModèles non linéaires
#4
Qu'est-ce que la régularisation ?
C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients.
RégularisationSurajustement
#5
Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?
Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide de lissage.
Séries temporellesPrévision
Complications
5
#1
Quelles sont les conséquences d'un modèle mal spécifié ?
Des prévisions inexactes, des décisions erronées et une mauvaise interprétation des résultats.
Modèle mal spécifiéPrévisions inexactes
#2
Quels risques d'une autocorrélation non traitée ?
Elle peut conduire à des estimations biaisées et à des tests statistiques non fiables.
AutocorrélationEstimation biaisée
#3
Comment la multicolinéarité affecte-t-elle les résultats ?
Elle rend difficile l'évaluation de l'impact individuel des variables sur la variable dépendante.
MulticolinéaritéImpact des variables
#4
Quelles erreurs peuvent survenir dans l'interprétation des résultats ?
Des conclusions hâtives, des généralisations inappropriées et des politiques mal orientées.
Interprétation des résultatsErreurs d'interprétation
#5
Quels effets d'un échantillonnage biaisé ?
Il peut fausser les résultats et mener à des recommandations inappropriées.
Échantillonnage biaiséRecommandations
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs influencent la sélection des variables ?
La théorie économique, la disponibilité des données et les objectifs de recherche.
Sélection de variablesThéorie économique
#2
Comment la taille de l'échantillon affecte-t-elle les résultats ?
Un échantillon trop petit peut entraîner des estimations instables et des biais.
Taille de l'échantillonEstimations instables
#3
Quels sont les risques d'une mauvaise collecte de données ?
Des données inexactes peuvent fausser les résultats et compromettre la validité du modèle.
Collecte de donnéesValidité du modèle
#4
Comment les variables omises affectent-elles le modèle ?
Elles peuvent introduire un biais et fausser les relations estimées entre les variables.
Variables omisesBiais
#5
Quels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?
Des prévisions erronées et des décisions basées sur des analyses incorrectes.
Mauvaise spécificationPrévisions erronées
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Self-injurious behaviors are repetitive, persistent actions directed toward one's body that threaten or cause physical harm. These behaviors are seen within a broad spectrum of neurodevelopmental and ...
Nonsuicidal Self-Injury (NSSI), the purposeful harming of one's body tissue without suicidal intent. NSSI frequently co-occurs with other self-destructive forms of psychopathology, such as eating diso...
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The Russian version of the ISAS-II is a valid and reliable instrument for assessing NSSI functions in a population at high risk for suicide attempts. Interpersonal functions are associated with a numb...
Performance on implicit measures of suicidality has been associated with suicidal and nonsuicidal self-injury. Despite the high prevalence of self-harm in patients with borderline personality disorder...
Forty patients with BPD and 25 healthy controls completed three implicit association tests (IATs) (Death words - Me/Others words, Self-Harm pictures - Me/Others, and Self-Harm pictures - Good/Bad word...
Patients with BPD had higher scores on all three IATs than healthy controls. The subliminal priming procedure did not reveal group differences. Correlations between implicit measures and psychopatholo...
The study was cross-sectional only, and the study had reduced power as the sample size was limited....
As expected, patients with BPD had higher scores than healthy controls on the IATs, which indicates higher implicit self-identification with self-harm and death as well as stronger implicit positive a...
Self-injurious thoughts and behaviors (SITBs) are difficult to predict, and novel risk factors must be identified. While diminished interoception is associated with SITBs cross-sectionally, the curren...
Adults (N = 43) with recent SITBs completed assessments of interoception during a baseline visit. Participants then completed biweekly assessments for 6 months in which they reported the presence and ...
Multilevel models were performed, where baseline interoceptive measures predicted presence and severity/frequency of suicidal ideation and NSSI at follow-up. The Multidimensional Assessment of Interoc...
Diminished body trust predicted both suicidal ideation and NSSI, indicating a potential shared risk pathway. However, two interoception measures (Body Listening subscale and Body Perception Questionna...
Rates of self-injurious thoughts and behaviors (SITBs) increase sharply across adolescence and remain high in young adulthood. Across 50 years of research, existing interventions for SITBs remain inef...
Self-injurious behavior (SIB) is a significant public health concern in the United States, especially among adolescents with histories of maltreatment. This study compared maltreatment characteristics...
Participants (N = 124) aged 13-17 years completed questionnaires about their maltreatment and SIB histories....
Maltreatment rates were as follows: 90% NSSI group, 76% SA group, and 40% TDC group. Adolescents in the NSSI group reported significantly higher rates of emotional neglect compared to the SA group. Ma...
Our findings help elucidate the maltreatment profiles and reasons for SIB among adolescents engaged in NSSI or SA. Specific maltreatment experiences may also influence the reasons why adolescents enga...
