2元配置分散分析：パラメーターのSSがモデルSSに追加されない - なぜですか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは
私はJMP 7で学生が伝統的な二元配置分散分析を使用するのを助けています。私達は 'fit model'と二つのカテゴリー変数とそれらの相互作用を使っています。モデルSS、誤差SS、合計SSに対して、「分散分析」出力を使用しています。それぞれの変数についてSSとFとpを得るために "効果テスト"を使っています。（これはこれまでのところ正しいですか？）
問題は、パラメータのSSが「モデル」SSに合算されていないことです。それはかなり近いですが、正確ではありません。わずかな食い違いが予想されますか。最近の人はたいていパラメータのSSを報告していますか（私は通常、従来のANOVAよりも一般的な線形モデルを使用しているので、これについては触れないでください）。
ご協力ありがとうございます。
2元配置分散分析：パラメーターのSSがモデルSSに追加されない - なぜですか？ありがとう - JMPの出力をソートすることについては知らなかった。ANOVAとSSに関する情報は絶対に役に立ちます。
2元配置分散分析：パラメーターのSSがモデルSSに追加されない - なぜですか？効果SSはモデルへの「正味」の寄与であるので、私はそれを使用して効果をランク付けします。すなわち、最も高いSSを伴う効果は、手元の特定のモデルの文脈内で最も予測的である。
ちょっとしたコツ：出力テーブルを右クリックして列でソートします。この場合、SSによるソートは、Yの分散の説明に対する正味の寄与によってランク付けされた効果をもたらします。
2元配置分散分析：パラメーターのSSがモデルSSに追加されない - なぜですか？こんにちはロン
あなたの答えは役立ちます、そして私はタイプ1対タイプ3（そして他のいくつかのタイプ）と '部分SS'への言及を見つけました（数十年前にこれらの言葉は統計クラスの薄暗い記憶を鳴らす）。おそらく、フルモデルのFスコアと各パラメータのF値とp値を与えることが最も適切です。SSがそれ以上の有用な情報を実際に提供することはないようです。
2元配置分散分析：パラメーターのSSがモデルSSに追加されない - なぜですか？やあ鹿＆犬、
簡単に言えば、あなたが言及する平方の異なる合計は同じ「タイプ」のものではありません。詳細な説明は、Type 1の平方和とType 3の平方和を参照してください。
簡単な説明に固執すると、効果テスト表のSSは、モデルに対するその効果の「クリーンな寄与」を表しています。モデルSSからそれを評価するためには、特定の効果の有無にかかわらずモードを実行する必要があります。推定された2つの異なるモデルで、（効果のある）「フル」モデルと（効果のない）「ベース」モデルのSSを比較すると、（モデル全体の）SSの違いはまったく同じであることがわかります。効果のSSに。
これがあなたに最初の手がかりを与えることを願っています。
ロン
