Mehrstufige NotfallanalyseIch mache eine Kontingenzanalyse / einen Chi-Quadrat-Test für die Unabhängigkeit von zwei kategorialen Variablen, wobei jede Variable mehr als zwei Ebenen hat. AFSC verfügt über 8 Stufen, und Impact ist eine zusammengesetzte Variable (aus Umfrage), die eine Zusammenfassung von 5 verschiedenen Likert-Skalenfragen darstellt (was bedeutet, dass es 20 verschiedene Stufen gibt). Ich versuche zu ermitteln, welche Auswirkungen die AFSC auf Impact haben. Standardmäßig führt Fit Y y X eine Kontingenzanalyse mit einem Mosaikdiagramm und Chi-Quadrat-Tests für LR und Pearson durch. JMP sagt mir, dass AFSC Impact mit P-Werten von 0,0012 und 0,0082 beeinflusst. Das ist schön, aber ich muss wissen, welche AFSCs Auswirkungen haben und welche Richtungen es gibt. Wie mache ich das in JMP? Ist nur AFSC = 1 der Unterschied, oder ist es AFSC = 1, 3 und 5? Wie bestimme ich die Richtung der Beziehungen? Es könnte sein, dass AFSC = 1 zu einer erhöhten Auswirkung führt und AFSC = 3 zu einer verminderten Auswirkung führt? Gibt es eine Möglichkeit, diese Analyse in JMP einfach durchzuführen?
Re: Mehrstufige NotfallanalyseIch habe in einigen Fällen gesehen, in denen Leute eine One Way Anova Epscaily verwenden, wenn sie mit einer Summe oder einem Durchschnitt von Likert-Skalen arbeiten. Der Gesamttest bietet eine Signifikanzstufe und mehrere Vergleichstests beurteilen, welche Kategorien unterschiedlich sind.
Ein logistisches Modell könnte jedoch geeigneter sein. Anstelle der nominalen Logistik kann eine ordinale Logistik besser sein, da es sich um eine Likert-Skala handelt
Sie haben nicht erwähnt, welche JMP-Version Sie verwenden. Nach der Überprüfung der ordinalen Logistik im Skriptindex suchen Sie nach Kategorieanalyse.
JMP-Beispieldaten Detergent.jmp verfügt über ein mit dem Modell verbundenes Skript, das mehrere (unabhängige) x-Variablen verwendet.
