리 커트 및 매개 변수 견적에 대한 긴급 도움말나는 독립적 인 변수 x (리 커트)에 종속 변수 (리 커트 응답)를 테스트하고있는 위치 모델을 실행 중입니다. 두 세트 모두 1 ~ 7 개의 응답이 강하게 동의하며 강하게 동의합니다. 내 문제는보고입니다. 아래 이미지를 보는 개별 경기 대신 전반적인 견적을 어떻게 평가합니까?
나는 spss에 표시된 것과 같은 결과를 얻으려고 노력하고있다.
SPSS outputSPSS 출력
핵심 공급 업체에 대한 협상력과 같은 변수가 겹쳐서 표시됩니다. 아니면 내가 테스트 한 것과 일치하는 것을 사용해야 할 것인가? (가장 많이 영향을 미치는 것은 7이라고 표시되는 것처럼?) ??? 도와주세요. 또는 데이터를 다르게 구성해야하거나 다른 테스트를 수행해야하는 경우 방향이 좋습니다.
재 : 리 커트 및 매개 변수 견적에 대한 긴급 도움말본 연구 나 SPSS가 명목상의 물류 회귀 모델을 매개 변수화하는 방식에 익숙하지 않습니다. 고려할 수있는 두 가지 가능성이 있습니다.
- 당신이 참조한 출판 된 연구는 범주 형 예측자를 연속 변수 인 것처럼 취급했을 것입니다. 그런 다음 각 예측 자에 대한 단일 추정치가 있습니다.
- 귀하의 응답은 Likert 척도를 사용하므로 Y에 대한 서수 모델링 유형을 사용할 수 있습니다. 로지스틱 회귀 분석은 누적 로짓을 사용하며 각 예측 자에 대해 단일 추정치를 사용합니다.
또한이 서술형 Y와 X 사이의 연관성을 조사하기 위해 연구에 여러 서신 분석을 포함 할 수 있습니다.
재 : 리 커트 및 매개 변수 견적에 대한 긴급 도움말1. 응답 해 주셔서 대단히 감사합니다. 통찰력에 진심으로 감사드립니다.
다음으로, 나는 아래의 결과를 사용할 수는 있지만 추정치로 나열 할 것인가 또는 각각을 목록화할 필요가 있는지 (또는 가장 중요한 것) 불확실하다.
두 번째 이미지에 묘사 된 다른 스터디와 동일한 필드를 사용하려고합니다. 내가 그 결과를 어떻게 찾을 수 있는지 아십니까?
재 : 리 커트 및 매개 변수 견적에 대한 긴급 도움말JMP에서 회귀를 명목 물류로 설정 했으므로 선형 예측자를 상대로 일반 로그를 회귀합니다. 이 모델은 응답에 7 개의 레벨이있는 경우 6 개의 로그와 6 개의 매개 변수 집합이 각 로그 집합에 대해 하나씩 설정된다는 것을 의미합니다. 선형 예측자는 회사 크기를 제외한 범주 적 요인의 조합입니다. 이 매개 변수화는 각 세트 내의 추정치 수를 추가로 확장합니다.
효과 우도 비율 테스트를 사용하여 모델의 개별 용어의 중요성을 평가할 수 있습니까? 이 테이블은 매개 변수 추정 테이블 아래에 나타납니다.
