무작위 효과가있는 혼합 모델에서 회귀 분석에서 매개 변수 추정의 문제점안녕 모두, 나는 광고 범주와 강박 구매 점수 사이의 상호 작용을 이해하는 해결책을 찾고 있습니다. 필자는 고정 효과와 무작위 효과 문장 ( "Stimuli ID"및 "Subject ID")이있는 선형 혼합 모델을 사용했습니다. 무작위 효과 문장이없는 회귀 분석에서는 확장 추정량 옵션을 사용하여 전체 매개 변수 추정 테이블을 얻을 수 있지만 혼합 효과 모델의 경우에는이 옵션을 사용할 수 없습니다. 내 매개 변수 견적에서 숨겨져있는 범주의 회귀 계수 및 유의 수준을 어떻게 확인할 수 있습니까?
Re : 임의의 효과가있는 혼합 모델의 회귀 분석에서 매개 변수 추정의 문제점매개 변수 추정값의 검정은 매개 변수가 0이라는 귀무 가설에 대한 것이다. 이는 범주 적 요인에 대한 모델 매개 변수화와는 별개이며 별개이며 견적 합계를 0으로 요구합니다.
Re : 임의의 효과가있는 혼합 모델의 회귀 분석에서 매개 변수 추정의 문제점나는 한 가지 명확한 질문을 가지고있다. p- 값 및 계수와 같은 매개 변수 산정 테이블의 값이 참조 범주와 비교되는 것으로보고되었다는 것을 정확하게 이해합니까? 예를 들어 Ad1 * CBS, Ad2CBS 및 Ad3CBS의 세 가지 상호 작용이있는 경우 매개 변수 추정 테이블의 p- 값은 상호 작용 Ad1 * CBS가 참조 카테고리 Ad0CBS와 유의미하게 다르다는 것을 보여줍니다 (매개 변수 추정에 노출되지 않음) 수평)? 그래서 내가 재 코딩하면 가치 주문 내 참조 카테고리에 대한 값을 가져 오면,이 상호 작용이 제가 지금 0으로 설정 한 것과 크게 다릅니다.
CBS가 각 범주 내에서 종속 변수를 예측하는지 여부를 이해하고 싶다면 매개 변수 추정 테이블을 연구하는 것만으로는 충분하지 않으며 더미 코딩 상호 작용 조건 회귀를 실행해야합니다. http://www.restore.ac.uk/srme/www/fac/soc/wie/research-new/srme/modules/mod3/11/index.html ?
혼란스럽게해서 유감스럽게도 대개의 경우 범주화 된 데이터로 작업하며이 경우는 다소 혼란 스럽습니다.
고맙습니다,
달리아
Re : 임의의 효과가있는 혼합 모델의 회귀 분석에서 매개 변수 추정의 문제점고마워, 모든 것이 완벽하게 작동했습니다!
Re : 임의의 효과가있는 혼합 모델의 회귀 분석에서 매개 변수 추정의 문제점JMP가 선형 모델에서 범주 효과를 매개 변수화하는 방식으로 인해 '마지막'수준을 제외한 모든 매개 변수 추정값을 확인할 수 있습니다. 레벨의 순서는 (일반적으로) 영문자 또는 숫자입니다. 이 순서를 변경할 수 있으며 다음을 정의하여 자신의 순서를 지정할 수 있습니다. 가치 주문 열 속성 이렇게하면 마지막 단계에서 통계적으로 중요하지 않거나 실질적으로 중요하지 않은 또 다른 수준을 만들 수 있습니다. 광고 카테고리가있는 데이터 항목을 선택하고 Cols> Column Info를 선택한 다음 Column Properties를 클릭하고 Value Ordering을 선택한 다음 값 목록에서 마지막 레벨을 선택하고 위로 이동하십시오.
