Application of Quantile Regression in Mental Health Analysis
Message:
Abstract:
Objectives
Ordinary regression model is basically built for conditional mean to show the relationship between mean and some explanatory variables through a statistical model. Some assumptions like normality should be defined with an acceptable degree of confidence to correctly make inference from this type of model. If a measure other than mean is interested in or these assumptions are not satisfied due to outliers, this model will not be useful. However, quantile regression is robust to the outliers and is able to build a model for any quantiles (quartles, deciles and percentiles).
Method
In this paper the application of quantile regression is illustrated in the context of mental health data.
Conclusion
In our study, quantile regression findings have shown different relationship of age to mental health for men and women whereas these could not be achieved by mean regression at all.
Language:
Persian
Published:
Social Welfare Quarterly, Volume:5 Issue: 20, 2006
Page:
49
magiran.com/p356616  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!