私は最近、カテゴリ結果変数 (0 = 不規則動詞生成、1 = 通常動詞生成) が連続変数 (既存の動詞との音韻類似性) によって有意に予測されることを示す論文を提出しました。具体的には、glmer モデルは、類似性尺度が増加すると、通常の動詞の生成が大幅に可能性が高いことを示しました。
Y 軸に MEAN 生産をプロットし、x 軸に類似度をプロットして、この関係をプロットしました。しかし、レビュアーは、「対数オッズスケールで軸をプロットする」ことをかなり漠然と尋ねました. ここで何を意味するのかを正確に理解するのに苦労しています.これが、カテゴリ結果変数と連続変数の間の関係をプロットするための標準要件であるかどうか疑問に思っています?
x 軸と y 軸の両方を対数変換してから同じプロットを作成するのと同じくらい簡単ですか (つまり、x 軸 = 自然対数変換された平均生産; y 軸 = 自然対数変換された類似度)? こうすると、変形していないものとプロットが同じに見えるので、何か別のものを試した方がいいのでしょうか?
助けてくれてありがとう。ライアン