상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요
실험에 대한 간단한 양방향 분석을 수행하려고 합니다. 각 요인에는 반복실험이 하나씩 있는 3개의 수준이 있습니다. 두 변수 모두 연속적입니다. 분석을 실행하고 출력 및 매개변수 추정치를 보면 다음이 표시됩니다.
가로채다
요인 1
요인 2
(요인 1 - x) * (요인 2 - y) 여기서 x와 y는 평균/임의 값으로 보입니다.
누군가 내가 회귀 방정식에서 (요인 1 - x) * (요인 2 - y)를 사용하는 방법을 설명할 수 있습니까?
또한 다양한 요인의 어느 수준이 가장 중요한지 결정하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
감사해요
Re: 상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요합니다.아 예. 다른 스레드에서도 이 질문을 하신 것 같습니다. 축척 차이로 인해 발생하는 공선성을 줄이기 위해 센터링이 수행됩니다. 분석을 도와주는 JMP의 방법입니다.
예를 들어 이 설계에서 요인 X1의 범위가 100~200이고 요인 X2의 범위가 1~2라고 가정합니다.
X1 X2 X1*X2
100 1 100
100 2 200
200 1 200
200 2 400
상호 작용의 범위는 100에서 400 사이입니다. X1과 X1*X2 교호작용 간의 상관관계는 0.688로 상당히 높습니다. 곱하기 전에 X1과 X2를 중앙에 배치하면 X1과 중앙에 배치된 X1*X2 상호 작용 간의 상관 관계는 0입니다. 이것은 JMP가 그렇게 하는 이유입니다. 또한 JMP는 모델을 이해하고 센터링을 적용하여 모델을 평가하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
이것을 끌 수 있습니까? 예. 모델 적합 대화 상자에서 왼쪽 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 실행을 클릭하기 전에 중심 다항식 선택을 "선택 취소"합니다. 그러나 이렇게 하면 모델의 다중 공선성이 증가하고 결과적으로 매개변수 추정치의 분산이 증가하고 해당 매개변수 추정치에 대한 통계 테스트 및 유의성에 영향을 미칩니다.
Re: 상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요합니다.같은 문제가 있었기 때문에이 설명을 주셔서 감사합니다.
수식을 단순화한 후 또 다른 질문이 있습니다. 어쨌든 단순히 (x1-a)*(x2-b) 대신 "매개변수 추정치" 테이블에 x1*x2 가 있어야 합니까?
감사해요 !
상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함당신이 올바른지. null은 모든 자유도가 사용되었기 때문입니다. 그래서 그것들을 연속으로 취급할 수 있는지 물었습니다. 단계별 모델 성격을 사용하여 모델링하려고 했습니까?
상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함두 요인은 정량적이지만 명목으로 분류할 수 있습니다.
물어본 이유는 2요인과 2요인의 교집합을 모델 효과로 해서 fit model 명령을 실행하면 모델의 효과에 대한 F 검정이 null이기 때문입니다. 각 요소의 자유도가 2이고 상호 작용의 자유도가 4이므로 자유도가 8이기 때문이라고 생각합니다. 이것은 F 테스트가 어떤 결과도 표시할 수 없는 이유인 오류 항에 대한 자유도를 남기지 않습니다. 그렇지 않습니까? 상호 작용 조건 없이 ANOVA를 실행하면 정상적으로 실행됩니다. 그리고 요인 중 하나를 연속 변수로 변경하면 정상적으로 실행되지만 내 경우에는 둘 다 명목으로 설정해야 한다고 생각합니다.
나는 온라인에서 찾고 있었고 일반적으로 단 1개의 복제/조합으로 두 요인 간의 상호 작용을 제대로 분석할 수 없는 것 같습니다. 이 사실에 대해 확신하고 싶습니다.
상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함당신은 괜찮을 것입니다. 둘 다 3 수준 범주형 요인인 경우 모델은 상당히 포화 상태이지만 상호 작용 용어가 설명됩니다. 단계적 회귀를 시도하여 모델을 더 간결하게 만들 수도 있습니다. 하나의 요소가 연속적이고 하나는 범주형인 경우 상호 작용 및 오류에 대한 DoF가 충분하다는 빨간색 삼각형 아래의 "응답 시뮬레이션"을 사용할 때 나에게 나타납니다. 또는 추가 행을 추가하고 다른 조합 중 하나를 복제할 수도 있습니다.
상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함이제 이해합니다. 감사합니다.
다른 질문 하나... 2개의 요인이 있는 데이터 세트가 있지만 복제/관측이 1개만 있는 경우(아래 그림 참조) DoF가 부족하여 상호 작용 분석을 할 수 없습니다. 맞습니까??
요인 A 요인 B 반응
1년 1년
1년 2년
1 c y3
2년 4년
2년 5년
2Cy6
3년7년
3년 8월
3년9월
상호 작용 변수를 이해하는 데 도움이 필요함먼저 모델을 맞춘 후 빨간색 삼각형으로 이동하여 열 저장> "예측 공식"을 선택하십시오.
이렇게 하면 모델의 예측 공식이 데이터 테이블에 저장됩니다.
JMP 데이터 테이블로 이동하면 맨 오른쪽 예측 수식에 새 열이 추가되었음을 알 수 있습니다.
열 머리글을 두 번 클릭하면 대화 상자가 나타납니다.
열 속성 풀다운에서 수식을 강조 표시합니다.
수식 편집 버튼 클릭
빨간색 삼각형 풀다운으로 이동하여 단순화를 선택했습니다.
그러면 단순화된 매개변수 추정치가 제공됩니다.
이상한 매개변수 추정치를 얻은 이유는 아마도 3단계 디자인을 선택했기 때문입니다. 2레벨 디자인으로 동일한 작업을 수행하고 중심점을 추가하면 더 간단할 수 있습니다.
