JMP序数回帰出力<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは皆さん
私はJMP 10を使ってモデルにフィットしようとしています、そして結果は私を混乱させます、私はおそらくあなたが助けることができると思いました。
私は3つのカテゴリーで序数依存変数を持っています。私が興味を持っている主な独立変数は離散的で、5つ以上のカテゴリがあります。このIVに加えて、私は調べるべき他のいくつかのIVを持っています、いくつかは離散的でいくつかは連続的です。
Fit modelモジュールを使用してモデルを実行しました。最初に、興味のある主なIVだけをテストしましたが、奇妙なことが起こりました。JMPはダミー変数を作成し、最後のカテゴリをコントロールとして残しました。モデルは有意ではなく、P = 0.1134（モデル全体の検定）ですが、実際には1つのダミー変数が有意でした（P = 0.036）。一般化されたR 2乗は0.01、エントロピーR 2は0.009、そしてトレーニングの誤分類率は35％でした（したがって、どのテストセットでも劣ることになります）。すべての兆候は結果が週であることを示していますが、1つのIV（この場合はダミーのレベル）で有意であるのに対し、モデル全体が有意ではないと説明するにはどうすればよいでしょうか。すべてのIVは同じダミーのレベルなので、相関関係はありません。
それから私はいくつかの連続したIVを追加してみました。両方とも非常に有意であった（P = 0.0015、P = 0.0126）。ただし、一般化されたRの二乗はまだ5％程度です。オッズ比は1.16と0.9です。私がロールプレイを変更し、私のDVでこれらのIVのグループのいくつかの箱ひげ図を作成したとき、それは面白い違いがないと言うのに専門家を連れて行きませんでした。私のサンプル数は411ですが、サンプル数が多いとP値が低くなったのでしょうか、それともタイプIのエラーなのでしょうか。意味がないという意味で、非常に重要な結果を説明するにはどうすればよいですか。
ありがとうございました ！
再：JMPの通常の回帰の出力何だった " 変な 「最初のモデルのあなたの最初の印象については？
あなたの最初の予測子は名目ですか？それとも序数ですか？
モデル全体および個々の効果テストは、個々のパラメーター推定値のテストと同じではありません。1つのレベルに関連付けられた有意なパラメーター（つまり、0とは異なる推定）がある一方で、全体という用語は有意ではありません（つまり、この用語がある場合とない場合のモデルの違いは有意ではありません）。したがって、少なくとも5つのレベルを持つ予測子には、全体としては有意ではありませんが、有意な推定値を生成する1つのレベルが含まれる場合があります。1サンプルのデータを使用するテストが非常に多いため、パラメーター推定値の有意なテストではタイプIエラーが発生する可能性もあります。
あなたの応答は単一の名義予測子よりも多くの影響を受けるかもしれないので、単一の予測子との最初の適合は重要ではないかもしれません。サンプルのR 2乗が0.05であっても、通常の応答と珍しくありません。個々のレベルの頻度は非常に異なりますか？大幅な適合性の欠如はありましたか？
もしあなたが意味するならロールプレイを変更しました '同じ変数のXとYの役割を逆にした場合、それらの関係は役割に関係なく残りますが、エラーはYの役割のみであると想定されるため数値結果は変わります。
もしあなたが意味するならおもしろい違いはないと言っても専門家はいませんでした '効果が顕著ではなかったこと、私はそれが同様に見積もりによって伝えられた印象と一致していると思います。十分なデータサンプルがあれば、小さな影響の重要なパラメータ推定値を見つけることができるかもしれません。オッズ比は、null値の1（関連なし）と比較して大きくはありませんが、 p 値から、それらが有意であると判断することになります（許容されるタイプIエラー率0.05）。
以前のモデルのいずれかによってまだ説明されていないような、この反応の影響がある可能性はありますか？
