多変量結果の解釈こんにちはJMPのエキスパート！
多変量結果の解釈方法について質問があります。データセットy、x 1、x 2が3つあるとします。yがx1、x2、またはその両方と相関しているかどうかという質問に答えます。私は、JMPから3行3列の行列形式でRsquare値と相関確率を取得しました。問題は、質問に答えるために確率値を使うべきか、あるいは質問に答えるためにRsquare値を使うべきかということです。
R 2乗の値は0.2〜0.4の範囲ですが、確率値は非常に小さい（<0.01）。これらの結果は、それらの相関関係の問題に答えていますか？
私は "Fit Model"も使用しましたが、結果はx1では非常に低い確率（Prob> | t |）を示しますが、x2では非常に高い確率を示します。
同じデータセットを分析する2つの方法を使用して一貫性を保つべきですか？
どうもありがとう。
多変量結果の解釈について多変量プラットフォームは、いくつかの変数間の相関関係を理解するのに非常に役立ちます。ペアごとに、各変数と他のすべての変数との相関関係を視覚的および統計的に測定できます。変数間の関係がどこにあるかを理解するための方法として使用できます。
あなたの場合（私が理解していることから - 私が間違っている場合は私を修正してください）そしてX1がYに影響を与えるかどうかを知りたいです。p値の後ろには、XがYに影響を及ぼさないという仮説があります（「帰無仮説」）。次にデータを使用してこの仮説を検証します。
フィットモデルはまた、関連する不確実性の推定値とともに、X 1およびX 2の任意の値に対してYのどの値が期待できるかを示すことができるモデルも提供します。
多変量結果の解釈についてフィル、
ご協力いただきありがとうございます。フィットモデルは理にかなっています。
「多変数」方式とは何ですか？「YがX1、X2などと相関するのであれば」という質問に答えるために使用できますか？多変量を使用するのが適切ではない場合、なぜですか。
多変量結果の解釈についてこんにちは、
相関関係やp値などの概念について不確実性があるようです。基本的な統計についてのトレーニングを受けるのは良い考えかもしれません。特に回帰について。あなたを助けるためにそこにはたくさんの資料があります。
あなたの質問であなたを助けそして試みるために：あなたがし始めたように、あなたはFit Modelプラットフォームでこれに答えることができるはずです。
もちろん、YはYの役割を果たす必要があります。次に、Construct Model EffectsボックスにX1とX2を追加します。Yが連続モデリングタイプであり、列プロパティでそのように正しく定義されていると仮定すると、パーソナリティはデフォルトで標準最小二乗法に設定されます。それから走りなさい。
効果の概要は、X1とX2がYにどの程度関連しているかを示します。p値が小さいほど、「重要な」効果を示します。（p値の正しい解釈は地雷原のようなものです。）人々は、p値が0.05未満であれば効果が大きいとよく言います。他の人が0.01のしきい値に行きますが。正しい答えはありません。
これは決して網羅的な答えではありません。また、X1またはX2がYと曲線関係を持つかどうかを検討することもできます。その場合は、X1とX2の2次項を追加します。あるいは立体感などもあります。X1とX2の間に相互作用があるかどうかも検討する必要があるかもしれません。
Graph Builderを使ってY対X1とY対X2を単純にプロットして、関係について何がわかるかを確認します。それからそこから行きなさい。
それが役立つことを願っています。
よろしく、
フィル
多変量結果の解釈についてあなたの質問に思慮深く答えるためにはもう少し情報が必要です。各行は個別の項目の値を設定していますか？データに時間ベースの順序付けはありますか？相関関係を見て答えようとしている質問は何ですか？
