Probar una diferencia significativa entre dos valores de pendiente

Los datos que tengo son un valor de pendiente de regresión de y ~ tiempo, un error estándar, un valor n y un valor p, para una especie en particular en dos áreas diferentes. Quiero verificar si la pendiente de regresión para un área es significativamente diferente de la pendiente de regresión para la otra área. ¿Es esto posible con tales datos? ¿Alguien tiene alguna sugerencia de cómo podría hacer esto? Desafortunadamente no puedo acceder a los datos en bruto ...

Lo siento, esta es una pregunta tan simple!

El siguiente artículo puede ser útil para usted, ya que describe cómo evaluar si el efecto de un factor explicativo dado es invariable sobre personas, tiempo u organizaciones:

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P. y Piquero, AR (1998). Uso de la prueba estadística correcta para la igualdad de los coeficientes de regresión. Criminología, 36 (4), 859–866.

Lo que básicamente dicen es que para probar la hipótesis de que la diferencia entre y $b_1$$b_2$ (1 y 2 son dos muestras o tiempos) es igual a cero, puede aplicar la siguiente fórmula:

$\begin{equation} Z= \frac{b_1-b_2}{\sqrt{{SEb_1}^{2}+{SEb_2}^2}} \end{equation}$

SE es el error estándar de las respectivas 'pendientes' en su caso.

Si las pendientes provienen de la regresión de mínimos cuadrados ordinarios, sería bueno verificar que los datos de año a año que generaron estos valores son de hecho independientes. La mayoría de los estudios de captura-recaptura deben tener en cuenta los volúmenes de años anteriores utilizando algún método para manejar la dependencia del volumen a lo largo del tiempo.

$\alpha$

La forma clásica (y más poderosa estadísticamente) de probar esto es combinar ambos conjuntos de datos en un solo modelo de regresión y luego incluir el área como un término de interacción. Ver, por ejemplo, aquí:

http://www.theanalysisfactor.com/compare-regression-coefficients/