変量効果をもつ混合モデルの回帰相互作用におけるパラメータ推定の問題こんにちはすべて、私は広告のカテゴリと強迫的な購買スコアの間の相互作用を理解するための解決策を探しています。私は、固定効果と変量効果の記述（ "Stimuli ID"と "Subject ID"）を持つ線形混合モデルを使用しました。変量効果ステートメントを含まない回帰では、Extended Estimatesオプションを使用して完全なパラメーター推定値テーブルを取得することができますが、混合効果モデルの場合にはこのオプションはありません。パラメータ推定値に隠れているカテゴリの回帰係数と有意水準をどのように確認できますか？
変量効果をもつ混合モデルの回帰相互作用におけるパラメータ推定に関する問題パラメーター推定値の検定は、パラメーターがゼロであるという帰無仮説に反します。これは、推定値の合計がゼロになることを必要とするカテゴリカル因子のモデルのパラメータ化とは異なり、異なります。
変量効果をもつ混合モデルの回帰相互作用におけるパラメータ推定に関する問題明確化のための質問が1つあります。p値や係数など、パラメーター推定値テーブルの値が参照カテゴリと比較されると報告されていることを正しく理解できますか。たとえば、Ad1 * CBS、Ad2CBS、Ad3CBSの3つの相互作用がある場合、パラメータ推定値テーブルのp値は、相互作用Ad1 * CBSが参照カテゴリAd0CBS（パラメータ推定値には表示されません）とは大きく異なるレベル）？だから私はで書き直すなら値の順序そして私の参照カテゴリの値を取得し、それはこの相互作用が私が今0に設定したものとは著しく異なる以上のことを言っていませんか？
私が理解したいのであれば、CBSが各カテゴリー内の従属変数を予測するかどうかは、その通りです。それで、パラメーター推定値テーブルを研究するのに十分ではなく、ダミーコード化相互作用項回帰を実行する必要があります。 http://www.restore.ac.uk/srme/www/fac/soc/wie/research-new/srme/modules/mod3/11/index.html ？
混乱して申し訳ありませんが、私は通常カテゴリカルデータを使用していますが、この場合はまだ少し私を困惑させます。
ありがとうございました、
ダリア
変量効果をもつ混合モデルの回帰相互作用におけるパラメータ推定に関する問題どうもありがとう、すべてが完璧に機能しました！
変量効果をもつ混合モデルの回帰相互作用におけるパラメータ推定に関する問題JMPが線形モデルのカテゴリカル効果をパラメータ化する方法が原因で、最後のレベル以外のすべてのパラメータ推定値が表示されます。レベルの順序は、（通常）アルファベット順または数字です。次のように定義することで、この順序を変更して独自の順序を課すことができます。値の順序列プロパティ。これにより、統計的に有意なレベルでも実質的に重要でもないレベルを最後のレベルにすることができます。広告カテゴリのあるデータ列を選択し、[列]> [列情報]を選択して[列のプロパティ]をクリックし、[値の順序]を選択して、値の一覧の最後のレベルを選択します。
