지역독립
Local independence통계에서 국부적 독립성은 잠재 변수 모델의 기본 가정이다.관찰된 항목은 잠재 변수에 대한 개별 점수를 주어진 경우 조건부로 서로 독립적이다.이는 잠재변수가 관측된 항목이 서로 연관되어 있는 이유를 설명한다는 것을 의미한다.이것은 다음의 예시로 설명될 수 있다.
예
지역 독립은 라자스펠트와 헨리(1968년)의 예로 설명될 수 있다.1000명의 샘플이 A와 B 저널을 읽었는지를 물어본다고 가정해보자.이들의 반응은 다음과 같았다.
| A 읽기 | A을(를) 읽지 않음 | 합계 | |
| 읽기 B | 260 | 140 | 400 |
| B를 읽지 않음 | 240 | 360 | 600 |
| 합계 | 500 | 500 | 1000 |
두 변수(A 읽기와 B 읽기)가 강하게 연관되어 있어 서로 의존하고 있음을 쉽게 알 수 있다.A의 독자는 비독서자(28%)보다 B의 독서를 더 자주(52%)하는 경향이 있다.판독치 A와 B가 독립적이라면 P(A&B) = P(A)×P(B) 공식은 유지될 것이다.그러나 260/1000은 400/1000 × 500/1000이 아니다.따라서 A와 B는 통계적으로 서로 의존한다.
이러한 사람들의 교육 수준도 살펴보기 위해 분석을 확대하면 다음과 같은 표들이 발견된다.
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다시 말하지만, 만약 A와 B를 읽는 것이 독립적이었다면, P(A&B) = P(A)×P(B)는 각 교육수준에 따라 별도로 유지될 것이다.그리고, 실제로 240/500 = 300/500×400/500, 20/500 = 100/500×100/500.따라서 학력이 높은 사람과 낮은 사람 사이에 분리가 이루어지면 두 저널의 독자성 사이에 의존성이 없다.즉, A와 B는 일단 교육 수준을 고려했을 때 독립적이다.교육수준은 A와 B의 독해력 차이를 '설명'한다.교육 수준이 실제로 관찰되거나 알려진 적이 없는 경우, 여전히 모델에서 잠재 변수로 나타날 수 있다.
참고 항목
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참조
- 라자스펠드, P.F.와 헨리, N.W. (1968)잠재구조 분석.보스턴:호튼 밀.
추가 읽기
- Henning, G. (1989). "Meanings and implications of the principle of local independence". Language Testing. 6 (1): 95–108. doi:10.1177/026553228900600108.
