다 변수 결과 해석안녕하세요 JMP 전문가!
다 변수 결과를 해석하는 방법에 대한 질문이 있습니다. 데이터 세트 y, x1, x2 세 개의 콜럼을 가지고 있다고 가정 해보십시오. 나는 y가 x1, x2 또는 둘 다와 상관이 있는지에 대한 질문에 답하려고 노력한다. 나는 JMP에서 3 행렬 형태로 Rsquares 값과 상관 확률을 모두 얻었다. 문제는 질문에 대답하기 위해 확률 값을 사용해야하는지 아니면 qquestion에 대답하기 위해 Rsquare 값을 사용해야합니까?
Rsquare 값은 0.2 ~ 0.4이지만 확률 값은 매우 작습니다 (<0.01). 이 결과가 상관 관계의 질문에 답합니까?
나는 또한 "Fit Model"을 사용했으며 결과는 x1 (Prob> | t |)에서 매우 낮은 확률을 보였으 나 x2에서는 매우 높은 확률을 보였습니다.
동일한 데이터 세트를 분석하는 두 가지 방법을 사용하여 일관성을 예상해야합니까?
고마워.
다시 : 다 변수 결과 해석다 변수 플랫폼은 여러 변수 간의 상관 관계를 이해하는 데 매우 유용합니다. 그것은 쌍 단위로 각 변수와 모든 다른 변수와의 상관 관계를 시각적 및 통계적으로 측정합니다. 변수 사이의 관계가 어디에 있는지를 이해하는 방법으로 사용될 수 있습니다.
귀하의 경우 (내가 이해 한 것에서 - 내가 틀렸다면 수정하십시오.) X1이 Y에 영향을 미치는지 알고 싶습니다. X2가 Y에 영향을 주면 가설 모델을 통해 가설 테스트를 통해 이러한 질문에 대답 할 수 있습니다. p 값의 뒤에는 X가 Y에 영향을 미치지 않는다는 가설이 있습니다 ( "null"가설). 그런 다음 데이터를 사용하여이 가설을 테스트합니다.
Fit 모델은 X1과 X2의 어떤 값에 대해서도 기대할 수있는 Y의 값을 알려주고 불확도의 추정치와 함께 알려주는 모델을 제공합니다.
다시 : 다 변수 결과 해석필,
당신의 도움을 주셔서 감사합니다. 적합 모델이 합리적입니다.
"다 변수"방법은 무엇입니까? "Y가 X1, X2 등으로 coorelate하면"질문에 대답하는 데 사용할 수 있습니까? 다 변수를 사용하는 것이 적절하지 않은 이유는 무엇입니까?
다시 : 다 변수 결과 해석안녕하세요,
상관 관계 및 p- 값과 같은 개념에 대한 불확실성이있는 것 같습니다. 기본 통계에 대한 교육을받는 것이 좋습니다. 특히 회귀. 거기에 당신을 도울 수있는 많은 자원이 공식 교육 과정을 포함합니다.
귀하의 질문에 도움을 받으려면 : 당신이하기 시작한 것처럼 Fit Model 플랫폼으로 대답 할 수 있어야합니다.
물론 Y는 Y 역할에 있어야합니다. 그런 다음 모델 효과 구성 상자에 X1과 X2를 추가 할 수 있습니다. 성격은 Y가 연속 모델링 유형이고 해당 열 속성에서 올바르게 정의 된 것으로 가정 할 때 표준 최소 자승으로 기본 설정해야합니다. 그런 다음 실행하십시오.
효과 요약은 X1과 X2가 Y와 관련된 상대적 범위를 알려줍니다. 작은 p 값은 "중요한"효과를 나타냅니다. (p- 값의 정확한 해석은 지뢰밭의 비트입니다.) 사람들은 p 값이 0.05보다 작 으면 효과가 중요하다고 종종 말합니다. 다른 사람들은 0.01의 문턱 값을 가지지 만. 정답은 없습니다.
이것은 결코 완전한 대답이 아닙니다. X1 또는 X2가 Y와 곡선 관계를 갖는지 여부를 고려할 수도 있습니다.이 경우 X1 및 X2에 대한 2 차 항을 추가 할 수 있습니다. 또는 큐빅 효과 등등. X1과 X2 사이에 상호 작용이 있는지 여부를 고려할 수도 있습니다.
그래프 빌더를 사용하여 Y 대 X1과 Y 대 대 X2를 단순히 그려보고 그 관계에 대해 알려주는 것으로부터 시작합니다. 그럼 거기서가.
도움이되기를 바랍니다.
문안 인사,
필
다시 : 다 변수 결과 해석신중하게 질문에 대답 할 수 있으려면 조금 더 많은 정보가 필요합니다. 각 행은 별도의 항목에 대한 값으로 설정됩니까? 데이터를 기반으로 시간 순서가 있습니까? 상관 관계를 보면서 대답하려고하는 질문은 무엇입니까?
