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① 为什么以墨西哥为例比挪威要难？
Dina D. Pomeranz（获哈佛经济学博士）被认为是瑞士最有影响力的经济学家之一。近日，她提出的一个与学术研究相关的犀利问题，引起了很多来自经济学者的关注和讨论。
Dina D. Pomeranz说，像“在高收入国家X对Y的影响，以比利时为例”这样的论文标题，不觉得听起来奇怪吗？比利时只有1100万人口，为什么以比利时为例就能够得到那些一般兴趣主题的期刊的偏爱呢？比利时的例子是否能够一般化到其他高收入国家？就算能一般化到其他高收入国家，那问题在于我们全球仅有16%的人口居住在高收入国家，难道就忽视了那84%的其他国家么？现实中，如果以高收入国家以外的其他地区作为研究对象，我们就被要求将其结论一般化到其他84%的全球范围（即，中低收入国家）才能与一般兴趣主题的期刊scope相关，这不是故意为难中低收入国家学者的研究么？真正的情况是，高收入国家是例外，而大多数中低收入国家才是一般化群体。遗憾的是，高收入国家却被视为常态，而世界其他地方则被视为具有同质性特征的例外情况。Rafael R. Guthmann认为，这是因为超过90%在英语期刊上发表论文的经济学家居住在高收入国家。高收入国家构成一个独特的世界，曾被称为“第一世界”，而且出生在这些国家的人不太可能搬到低收入国家。Eva O. Arceo-Gomez认为，噢！而且说服审稿人论文的相关性真的很难！我的意思是，墨西哥的人口是挪威的数倍，然而发表一篇关于墨西哥儿童处罚的论文要难得多！Karthik Tadepalli认为，一个很好的标准，是我们的研究应该在一定程度上能够一般化到其他情境，所以，在理论上反而应该淘汰掉许多以富裕世界为背景的研究。Mauricio Dussauge抱怨道，“为什么墨西哥是一个相关的案例？”，这是在提交给主流期刊后常见的问题。这些期刊在墨西哥相关主题上没有发表过任何文章…撇开公平的研究设计问题不谈，有关富裕民主国家的研究偏好仍然存在且丝毫不减…
② R²是有用还是危险？
R²，又称判决系数，是广泛使用的拟合度量，但对于许多研究者来说，它只是一个数字。
R²，衡量因变量的变异有多少可以由回归模型中的自变量解释。R² = 0，模型不解释因变量的任何变异 ➡ 没有预测能力 ➡ 差模型。R² = 1，模型完美地解释了因变量的所有变异 ➡ 对数据的拟合完美 ➡ 如果没有过度拟合且具有预测能力，则为好模型。R²有用吗？当然有！R²让我们了解模型在解释数据变异方面的表现。较高的值表明模型能够解释很多变异，但这并不是评判“好”模型的唯一标准。但高R²并不总是意味着更好！复杂模型可能因为对数据过度拟合而有较高的R²值。R²危险吗？有潜在风险。盲目依赖R²可能导致误导。如果我们只追求高R²，可能会陷入包含无关变量的陷阱，从而使模型变得复杂化并有可能失效。请记住：在模型中增加更多变量，就算不考虑它们的实际相关性，R²也会增加。这可能导致产生更好模型的错觉，实际上可能是过度拟合。另一个陷阱？直接比较不同模型的R²值而不考虑背景。例如，在某些学科或情境中，较低的R²值仍然具有意义。总之：与任何统计指标一样，R²既有强大之处，也有危险之处。它是一种工具，就像任何工具一样，其价值取决于如何使用它。主要观点？始终将R²与其他统计数据和诊断结果一起使用，最重要的是要运用领域知识和批判性思维。
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