ChatGPT-4o可以勝任線性混合模型嗎？深度探討與反思
圖靈學院
科楠
2024-11-13
隨著AI技術的快速發展，像ChatGPT-4o這樣的生成式模型已經能夠執行一些基礎統計分析。然而，當這些模型進行更為複雜的數據分析，例如線性混合模型（Linear Mixed Models, LMM）時，是否依然能夠勝任？Krisztian Magori在AI Advances發表一篇 “ChatGPT-4o can technically run Linear Mixed Models - but I don’t recommend it for that purpose”文章中深入探討了這一問題，並針對ChatGPT-4o處理LMM的能力、優勢及局限性進行了詳細的測試和觀察。
線性混合模型的簡介
在統計分析中，線性混合模型（LMM）是一種強大而常用的工具，因為它能夠同時考慮固定效應與隨機效應。簡單來說，固定效應是指特定自變數對應變數的影響，而隨機效應則用來處理那些對應變數有影響，但我們不打算詳細探討其影響的因素。例如，在教育研究中，我們可能想測試一種新教學方法對學生學習的影響，但不同老師的教學效果可能有所不同。如果不考慮老師這個變量，結果可能會偏頗，因此老師的影響通常會作為隨機效應納入模型中。這樣，我們不需要比較不同老師的教學效果，但仍可以避免假設所有學生的學習成效是獨立的這種「偽重複」錯誤。
ChatGPT-4o初試啼聲：從簡單線性模型開始
在一系列的實驗中，Magori首先讓ChatGPT-4o從簡單的線性迴歸模型開始進行測試。ChatGPT-4o能夠準確地提供回歸線和統計摘要，並與R軟體生成的結果相符。然而，當數據涉及分組因素且未納入組別效果時，結果便出現了「偽重複」的潛在風險。這突顯出ChatGPT-4o無法自動察覺並修正組別依賴的問題。即便如此，當Magori將組別效果加入模型後，ChatGPT-4o依然能提供接近R的結果，但在細微差異上有所不同，例如AIC值偏差約2個單位。
Source: Krisztian Magori (2024)
嘗試加法模型：圖形視覺化的挑戰
接著，Magori要求ChatGPT-4o生成一個僅包含主效應的加法模型。模型建立的過程中，ChatGPT-4o成功地提供了正確的統計數據，但在圖形生成上遇到困難。尤其是在視覺化信賴區間時，Python的繪圖函數對處理混合模型的結果顯得捉襟見肘，無法有效地呈現圖形中的變異性。
探索隨機效應：增加模型的複雜性
當Magori進一步要求ChatGPT-4o在混合模型中加入隨機攔截時，AI模型成功地提供了正確的統計結果，並且攔截的變異符合隨機效應的設計初衷。然而，當要求加入隨機斜率以允許不同組別之間的迴歸線斜率變異時，ChatGPT-4o遇到了困難。尤其是在計算95%的信賴區間方面，這款AI模型顯現了現有Python程式庫的限制，並建議使用自助法（bootstrapping）來解決問題，但這只是一種暫時的替代方案。
Source: Krisztian Magori (2024)
診斷圖形的瓶頸：QQ圖的限制
診斷圖形是判斷模型假設是否合理的關鍵步驟，然而，ChatGPT-4o在生成QQ圖時顯示出重大瓶頸。R中的QQ圖可以包含條件殘差，這有助於檢查模型的假設，但Python目前缺乏類似的工具。由於無法生成條件預測，ChatGPT-4o生成的診斷圖缺乏嚴謹性，可能會導致誤導性解讀。因此，Magori指出這種局限性對於線性混合模型的診斷是致命的，即便模型建立過程中取得了一些正確的結果，最終的診斷依然存在較大的誤差風險。
Source: Krisztian Magori (2024)
整體評估：對LMM分析的慎重建議
最終，Magori對ChatGPT-4o在Python環境中處理LMM的能力做出了一個審慎的建議：儘管ChatGPT-4o可以在某些基礎分析中提供合理的模型和統計結果，但在進行更複雜的LMM分析時，其限制使得診斷和視覺化難以準確且可靠。由於現有的Python程式庫無法生成條件殘差或執行可靠的診斷圖形，建議研究人員在進行嚴謹的LMM分析時，應該優先選擇R語言，以避免分析過程中的潛在風險。
未來展望：Python程式庫的潛力與AI分析的發展
Magori指出，這些限制並非ChatGPT-4o本身的錯誤，而是Python後端程式庫在LMM上的局限性。隨著AI技術的進步以及Python統計分析功能的持續擴展，未來可能會出現能夠與R匹敵的解決方案。不過，對於當前需要高精度的分析者來說，R依然是最穩定的選擇。
ChatGPT-4o的表現顯示了AI在統計分析方面的潛力，但也提醒我們在應用這些生成式模型時需保持謹慎。當前的Python環境在面對複雜的LMM需求時存在不足，而R依然在診斷與視覺化功能上擁有無可比擬的優勢。未來，隨著技術的進步，我們或許能看到更完善的AI統計分析解決方案，讓研究人員在處理大型數據分析時更加輕鬆自如。
Ｍagori的文章探討了ChatGPT-4o在進行線性混合模型時的優劣，為那些希望使用AI進行數據分析的研究人員提供了有價值的參考建議。對於現有技術的限制，Magori保持謹慎樂觀，認為隨著工具的進化，AI或許終將成為高階統計分析中的可靠助手。
原文:
Krisztian Magori, Nov. 12, 2024, “ChatGPT-4o can technically run Linear Mixed Models - but I don’t recommend it for that purpose”, AI Advances, https://ai.gopubby.com/
