Problema con las estimaciones de parámetros en una interacción de regresión en modelos mixtos con efectos aleatoriosHola a todos, estoy buscando una solución para comprender la interacción entre la categoría de anuncios y el puntaje de compra compulsiva. He utilizado un modelo lineal mixto con efectos fijos y declaraciones de efectos aleatorios ("Identificación de estímulos" e "Identificación de sujeto"). Mientras está en regresión sin declaraciones de efectos aleatorios, tiene la opción de utilizar la opción Estimaciones extendidas para obtener la tabla de estimaciones de parámetros completas, no hay ninguna opción de esto en el caso de modelos de efectos mixtos. ¿Cómo puedo ver el coeficiente de regresión y el nivel de significación de la categoría, que está oculto en mis estimaciones de parámetros?
Re: Problema con las estimaciones de parámetros en una interacción de regresión en modelos mixtos con efectos aleatoriosLas pruebas de las estimaciones de los parámetros están en contra de la hipótesis nula de que el parámetro es cero. Eso es separado y distinto de la parametrización del modelo para los factores categóricos, lo que requiere que las estimaciones se sumen a cero.
Re: Problema con las estimaciones de parámetros en una interacción de regresión en modelos mixtos con efectos aleatoriosTengo una pregunta de aclaración. ¿Entiendo correctamente que los valores en la tabla de estimación de parámetros, como el valor de p y los coeficientes se reportan para compararse con la categoría de referencia? Por ejemplo, si tengo tres interacciones Ad1 * CBS, Ad2CBS y Ad3CBS, el valor p en la tabla de estimaciones de parámetros solo muestra que la interacción Ad1 * CBS es significativamente diferente de la categoría de referencia Ad0CBS (que no está expuesta en las estimaciones de parámetros nivel)? Así que si recodifico por orden de valor y obtener los valores para mi categoría de referencia, ¿no dice mucho más que esta interacción es significativamente diferente de la que establecí en 0 ahora?
Si quiero entender, si el CBS predice la variable dependiente dentro de cada una de las categorías, es correcto, entonces no basta con estudiar la tabla de estimaciones de parámetros y necesito ejecutar la regresión de términos de interacción con codificación ficticia: http://www.restore.ac.uk/srme/www/fac/soc/wie/research-new/srme/modules/mod3/11/index.html ?
Lo siento por mi confusión, normalmente trabajo con datos categóricos y este caso todavía me desconcierta.
Gracias,
Dalia
Re: Problema con las estimaciones de parámetros en una interacción de regresión en modelos mixtos con efectos aleatoriosMuchas gracias, todo funcionó perfectamente!
Re: Problema con las estimaciones de parámetros en una interacción de regresión en modelos mixtos con efectos aleatoriosVerá las estimaciones de los parámetros para todos excepto el nivel 'último' debido a la forma en que JMP parametriza los efectos categóricos en su modelo lineal. El orden de los niveles es (generalmente) alfabético o numérico. Puede cambiar este orden e imponer su propio orden definiendo el Orden de valor propiedad de la columna. De esta manera, puede hacer otro nivel que no sea estadísticamente significativo o prácticamente importante en el último nivel. Seleccione la columna de datos con la categoría de anuncios, seleccione Cols> Column Info, haga clic en Column Properties, seleccione Value Ordering, y seleccione y mueva el último nivel hacia arriba en la lista de valores.
