ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?안녕하십니까,
X1 = 시간이고 X2 = 치료인 선형 모델을 구축하려고 합니다. Fit Model 도구를 사용할 때 ANOVA 테이블과 Effects 테이블(아래 스크린샷)에 불일치가 있습니다. Sum of Squares 열은 동일한 합계(이 경우 6277.9477)에 추가되어야 합니다. 맞습니까? Effects Tests의 SS는 이 값에 합산되지 않습니다. 왜 그럴까요? 제가 여기서 계산을 잘못 이해하고 있는 건가요? 아니면 JMP의 버그입니까?
감사합니다!
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?아니오, 저는 분모에 대한 유형 III 제곱합을 더하지 않을 것입니다. 그 분모는 실제 의미가 없습니다.
"설명된 분산 %"를 계산하는 방법은 전달하려는 정보에 따라 다릅니다. 일반적으로 Type I SS가 Model SS에 더해지기 때문에 사람들은 Type I SS를 모델 SS로 나눈 값을 사용합니다. 그러면 백분율이 100%가 됩니다. 이것은 "% 분산 설명"이지만 이러한 결과는 모델 항을 입력한 순서에 따라 달라집니다.
Type III SS를 모델 SS로 나눈 값을 사용할 수 있습니다. 그러면 총 백분율이 100%와 달라집니다(100% 미만이어야 함). 이 경우 결과는 실제로 "다른 모든 모델 용어를 고려한 후 설명된 추가 분산 %"입니다.
이러한 문제 때문에 나는 각 용어에 대해 설명되는 백분율 분산을 결정하는 것을 좋아하지 않습니다. JMP가 제공하는 다른 방식(예: 용어 영향의 크기도 표시하는 효과 요약 표)으로 용어의 중요도 순위를 매길 수 있습니다.
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?설명해주셔서 감사합니다. 후속 질문을 해도 될까요? 각 용어 A,B 및 A*B에 의해 설명되는 분산의 %를 알고 싶다면 각 용어의 "제곱합"을 분자로 사용할 수 있습니까? 제곱의 합" 3)을 분모로? 나는 "모델 SS"를 사용하는 대신에 의미합니다.
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?그 피드백에 감사드립니다, Dan - 대단히 감사합니다.
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?하나 더. Type I Sum of Squares를 원하는 경우 응답 이름 옆의 빨간색 삼각형에서 Estimates > Sequential Tests를 선택합니다.
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?그것은 직교가 의미하는 바가 아닙니다. 직교는 용어를 제거할 때 SS가 동일하게 유지됨을 의미합니다(사용 중인 SS 유형에 관계없이). 직교는 용어가 모델에 입력되는 순서와 관련이 없습니다.
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?감사합니다 댄. 후속 조치를 요청할 수 있다면...
이 실험은 7개의 시점, 4개의 처리 및 2개의 반복을 포함하는 완전 요인입니다. 내 이해는 균형 설계(즉)에서 요인이 직교하므로 유형 I, 유형 II 및 유형 III 제곱합이 모두 동일해야 한다는 것입니다. 그렇다면 왜 다를까요?
Re: ANOVA 테이블이 다른 결과를 제공하는 이유는 무엇입니까?이것은 JMP 버그가 아닙니다. 제곱합은 유형 I 제곱합(유형 I SS)이라고 하는 것을 사용하는 경우 합산됩니다. 유형 I SS의 문제점은 순서에 따라 다르다는 것입니다. 즉, 모델 A, B 및 A*B는 모델 B, A, B*A와 다른 결과를 제공합니다. 따라서 유형 I SS는 "수동" 계산을 제외하고 일반적으로 사용되지 않습니다.
JMP에서 사용하는 것은 유형 III 제곱합(유형 III SS)입니다. 이는 다른 모든 항을 모델에 넣은 후에 항에 대한 SS만 계산하여 순서 종속성을 제거합니다. 이는 안정적인 추정치를 제공하지만 모델 SS에 추가되지 않습니다.
