Interpretazione dei risultati multivariatiCiao esperti di JMP!
Ho una domanda su come interpretare i risultati multivariati: diciamo che ho un set di dati y, x1, x2 tre colonne. Provo a rispondere alla domanda se y è correlato con x1 o x2 o entrambi. Ho ottenuto i valori di Rsquares e la probabilità di correlazione sia in forma 3 in 3 per matrice da JMP. La domanda è se dovrei usare il valore di probabilità per rispondere alla domanda, o dovrei usare il valore di Rsquare per rispondere al qhuestion?
I valori di Rsquare sono compresi nell'intervallo compreso tra 0,2 e 0,4, ma i valori di probabilità sono molto piccoli (<0,01). Questi risultati rispondono alla domanda sulla loro correlazione?
Ho anche usato "Fit Model" e i risultati mostrano una probabilità molto bassa su x1 (Prob> | t |), ma molto alta probabilità su x2.
Devo aspettarmi coerenza utilizzando i due metodi che analizzano lo stesso set di dati?
Molte grazie.
Ri: interpretazione dei risultati multivariatiLa piattaforma multivariata è molto utile per comprendere la correlazione tra un numero di variabili. Fornisce misure visive e statistiche della correlazione di ciascuna variabile con ogni altra variabile a coppie. Può essere usato come un modo per capire dove ci sono relazioni tra variabili.
Nel tuo caso (da quello che ho capito - correggimi se ho torto) vuoi sapere se X1 ha un effetto su Y. E se X2 ha un effetto su Y. Fit Model ti consente di rispondere a queste domande attraverso test di ipotesi. Dietro il valore p c'è un'ipotesi che X non abbia alcun effetto su Y (l'ipotesi "nulla"). I dati vengono quindi utilizzati per verificare questa ipotesi.
Il modello di adattamento fornisce anche un modello che può dirti quale valore di Y puoi aspettarti per qualsiasi valore di X1 e X2, con le stime di incertezza associate.
Ri: interpretazione dei risultati multivariatiPhil,
Grazie per l'aiuto. Il modello in forma ha senso.
A cosa serve il metodo "multivariato"? Può essere usato per rispondere alla domanda "se Y è coorelato con X1, X2 ecc."? Se non è appropriato usare il multivariato, perché?
Ri: interpretazione dei risultati multivariatiCiao,
Sembra che tu abbia qualche incertezza su alcuni concetti come la correlazione e i valori di p. Potrebbe essere una buona idea allenarsi su statistiche di base. In particolare sulla regressione. Ci sono molte risorse là fuori per aiutarti, compresi i corsi di formazione formale.
Per cercare di aiutarti con la tua domanda: dovresti essere in grado di rispondere a questo con la piattaforma Fit Model, come avevi iniziato a fare.
Y dovrebbe essere nel ruolo di Y, naturalmente. Quindi puoi aggiungere X1 e X2 nella casella Construct Model Effects. La Personalità dovrebbe essere impostata su Minimi quadrati standard, assumendo che Y sia di tipo continuo e che sia stato correttamente definito come tale nelle sue proprietà di colonna. Quindi corri.
Il riepilogo degli effetti dovrebbe indicare la misura relativa a cui X1 e X2 sono correlati a Y. Un piccolo valore p indica un effetto "importante". (La corretta interpretazione dei valori di p è un po 'un campo minato). Le persone spesso dicono che un effetto è significativo se il valore p è inferiore a 0.05. Anche se altri vanno per una soglia di 0,01. Non c'è una risposta corretta.
Questa non è affatto una risposta esaustiva. Si potrebbe anche voler considerare se X1 o X2 hanno un relationshiphiop curvilineo con Y. In tal caso si vorrebbe aggiungere i termini quadratici per X1 e X2. O anche effetti cubici e così via. Potresti anche decidere se esiste un'interazione tra X1 e X2.
Vorrei iniziare semplicemente con il grafico Y vs X1 e Y vs X2 usando Graph Builder e vedere cosa ti dice delle relazioni. Quindi vai da lì.
Spero che aiuti.
Saluti,
Phil
Ri: interpretazione dei risultati multivariatiÈ necessario un po 'più di informazioni per essere in grado di rispondere alla tua domanda con attenzione. Ogni riga è impostata su valori per un articolo separato? C'è qualche tempo basato sull'ordinamento dei dati? Qual è la domanda a cui stai cercando di rispondere osservando la correlazione?
