Interpretación multivariable de resultados.Hola expertos JMP!
Tengo una pregunta acerca de cómo interpretar resultados multivariados: digamos que tengo un conjunto de datos y, x1, x2 tres columnas. Intento responder a la pregunta de si y está correlacionado con x1, x2 o ambos. Tengo valores de Rsquares y probabilidad de correlación en forma de matriz 3 por 3 de JMP. La pregunta es si debo usar el valor de probabilidad para responder la pregunta, o debo usar el valor de Rsquare para responder la pregunta?
Tengo los valores de Rsquare en el rango de 0.2 ~ 0.4, pero los valores de probabilidad son muy pequeños (<0.01). ¿Estos resultados responden a la pregunta de su correlación?
También he usado "Fit Model" y los resultados muestran una probabilidad muy baja en x1 (Prob> | t |), pero una probabilidad muy alta en x2.
¿Debo esperar coherencia al utilizar los dos métodos que analizan el mismo conjunto de datos?
Muchas gracias.
Re: Interpretación de resultados multivariados.La plataforma multivariable es muy útil para comprender la correlación entre varias variables. Le proporciona medidas visuales y estadísticas de la correlación de cada variable con cada otra variable en forma de pares. Se puede usar como una forma de entender dónde hay relaciones entre variables.
En su caso (por lo que entiendo, corríjame si estoy equivocado) quiere saber si X1 tiene un efecto en Y. Y si X2 tiene un efecto en Y. Fit Model le permite responder estas preguntas a través de la prueba de hipótesis. Detrás del valor p hay una hipótesis de que X no tiene efecto en Y (la hipótesis "nula"). Los datos se utilizan para probar esta hipótesis.
El modelo Fit también proporciona un modelo que puede decirle qué valor de Y puede esperar para cualquier valor de X1 y X2, con estimaciones de incertidumbre asociadas.
Re: Interpretación de resultados multivariados.Phil,
Gracias por tu ayuda. Modelo de ajuste tiene sentido.
¿Para qué sirve el método "multivariado"? ¿Se puede usar para responder a la pregunta "si Y se correlaciona con X1, X2, etc."? Si no es apropiado usar multivariado, ¿por qué?
Re: Interpretación de resultados multivariados.Hola,
Parece que tienes cierta incertidumbre acerca de algunos conceptos como correlación y valores p. Podría ser una buena idea obtener algún entrenamiento en estadísticas básicas. En particular sobre la regresión. Hay muchos recursos disponibles para ayudarlo, incluyendo cursos formales de capacitación.
Para intentarlo y ayudarlo con su pregunta: debería poder responder esto con la plataforma Fit Model, como había empezado a hacer.
Y debería estar en el rol de Y, por supuesto. Luego puede agregar X1 y X2 en el cuadro Construir efectos de modelo. La Personalidad debe tener como valor predeterminado los Mínimos cuadrados cuadrados, asumiendo que Y es un tipo de modelado continuo y que se ha definido correctamente como tal en sus propiedades de columna. Entonces corre.
El Resumen de efectos debe indicar la extensión relativa en que X1 y X2 están relacionados con Y. Un valor p pequeño indica un efecto "importante". (La interepretación correcta de los valores de p es un poco un campo minado). La gente a menudo dice que un efecto es significativo si el valor de p es menor que 0.05. Aunque otros van por un umbral de 0.01. No hay respuesta correcta.
Esto no es de ninguna manera una respuesta exhaustiva. También es posible que desee considerar si X1 o X2 tienen una relación curvilínea con Y. En cuyo caso, desearía agregar los términos cuadráticos para X1 y X2. O incluso efectos cúbicos y así sucesivamente. También es posible que desee considerar si hay una interacción entre X1 y X2.
Comenzaría simplemente trazando Y vs X1 e Y vs X2 usando Graph Builder y veré qué te dice eso sobre las relaciones. Entonces ve desde allí.
Espero que eso ayude.
Saludos,
Phil
Re: Interpretación de resultados multivariados.Se requiere un poco más de información para poder responder tu pregunta cuidadosamente. ¿Es cada fila un conjunto de valores para un elemento separado? ¿Hay algún orden de tiempo basado en los datos? ¿Cuál es la pregunta que intenta responder al observar la correlación?
