Miesten komeudella voi olla biologinen pohja.

[Riidankylväjä]

Uudessa tutkimuksessa komeiksi arvioiduilla miehillä oli tehokkaampi immuunireaktio ja korkeammat testosteronitasot kuin rumemmilla. Immuunijärjestelmä suojelee ihmistä taudinaiheuttajilta.

http://www.hs.fi/ulkomaat/Komea+mies+ve ... 5557072790

[Psykopatologia]

http://www.nature.com/ncomms/journal/v3 ... 96_F1.html

Korrelaatiokertoimet puuttuvat!

[Psykopatologia]

Kuvan teksti:
Relationships between testosterone (nmol l−1) and (a) facial attractiveness (n=74, P<0.001) and (b) anti-hepatitis B surface antigen (mIU ml−1; Box–Cox transformed; n=74, P<0.001) showing moderating effects of cortisol (for a subsample of 62 participants for whom cortisol measurements were available; bold lines: cortisol below the median; broken lines: cortisol above the median) and between (c) anti-hepatitis B surface antigen (mIU ml−1) and facial attractiveness (n=74, P<0.001).

Akuperäinen artikkeli http://www.nature.com/ncomms/journal/v3 ... 96.html#f1

[Hilppa]

Mikä on negatiivinen "antibody response to a hepatitis B vaccine" siis kun voi saada negatiivisia arvoja? Tarkoittaako, että antigeenin pitoisuus veressä pienenisi rokotteen antamisen jälkeen?

Mitä nuo haulikon possaukset ovat?

[Riidankylväjä]

Ei kai noilla absoluttisilla arvoilla ole suurempaa merkitystä. Tärkeintä on korrelaatio, joka näkyy suorana.

Haulikon pläjäykset ovat havaintoja.

[Hilppa]

Ei tuo nyt minua oikein vakuuta. Pitäähän tietää, onko kyseessä muunnos vai ilmiön luonneko tuollainen?

Noin hienossa lehdessä pitäisi olla fiinimpiä pläjäyksiä. Nuo muut jotenkin käypiä paitsi viimeinen kuvatus, jota en kelpuuttaisi.

[Psykopatologia]

Hajontakuvioiden perusteella korrelaatiot ovat vain kohtalaisia;
paras korrelaatio on 2-kuviossa.

Silti korrelaatiot ovat tilastollisesti erittäin merkitseviä,
mikä on eri kuin merkittäviä (n 74).

[Hilppa]

Tekstin mukaan ovat Box-Cox-muunnoksia. Siitä negatiiviset arvot. Veikkaisin, että viimeisen kuvan r2-arvot korkeintaan 0,35.

[Psykopatologia]

Tekstin mukaan ovat Box-Cox-muunnoksia. Siitä negatiiviset arvot.
Veikkaisin, että viimeisen kuvan r2-arvot korkeintaan 0,35.

Kai mieluummin r +0,35, jolloin r2 (toiseen) on +0,1225
eli "selitetty" osuus olisi 12,5 %.

[Hilppa]

Tekstin mukaan ovat Box-Cox-muunnoksia. Siitä negatiiviset arvot.
Veikkaisin, että viimeisen kuvan r2-arvot korkeintaan 0,35.

Kai mieluummin r +0,35, jolloin r2 (toiseen) on +0,1225
eli "selitetty" osuus olisi 12,5 %.

Ehkä todennäköisimmin. Häiritsee tuo muunnoksilla toimiminen. Muunnoksen avulla sovellettu lineaarista regressiota, eivätkä aivoni nyt taivu muunnoksen käsittämiseen (kun asteikkokin pitää mieltää muunnetuksi).

[Psykopatologia]

Mielestäni Satu Vanhanen huijasi, kun hän 1) ensin ryhmitteli havainnot luokkiin (1, 2, ...n) ja
2) sitten laski korrelaatiot (sai .80 -luokkaa olevia). Hän ei siis korreloinut suoria havaintoja.

[Hilppa]

Tuo kuulostaa erikoiselta ratkaisulta. Tosin jokin syy kausaalisuuteen havaintojen välillä oli luokkien muodostamiseksi. Eikö hän voinut ottaa luokkien sisäisiä syy-yhteyksiä huomioon jotenkin sofistikoidummin? En ole mikään spesialisti varsinkaan tilastotieteessä, mutta usein tehdään siten, että riippuvuus havaintojen välillä otetaan huomioon toistotekijänä, jolla on jokin korrelaatiorakenne mallissa tai sitten mallin satunnaisosassa otetaan nk. nested- tai within-rakenne huomioon (tulee siis kokeen rakenteesta suoraan). (Voi olla, että en käytä oikeita termejä.)