JMP における複数の従属変数の最適な分析方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />2 つの応答変数 (互いに依存している) と複数の独立変数の予測モデルが必要です。私は統計にはあまり詳しくありませんが、重回帰には慣れています。ただし、複数の従属変数がある問題に対処する最善の方法はわかりません。いくつかのアプローチ (MANOVA、MANCOVA、多変量重回帰、構造方程式モデリング) を研究してきましたが、この状況にどれが最適なアプローチになるかわかりません。また、私は JMP (および Fit Model Platform) に限定されているため、使用できるアプローチの一部が制限されているようです。最良の結果が得られるのであれば、SEM アドオンを購入することもできます。
これらの方法のどれが私の問題に最も適しているか、特にさまざまなアプローチの長所と短所についてアドバイスが欲しいです。私に正しい方向を示してくれる文献があれば、それも歓迎します。
