<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo! Ich bin relativ neu bei JMP und würde mich über jede Hilfe freuen. Ich habe Tutorials gelesen und die JMP-Community durchsucht, habe aber immer noch Probleme. Ich habe eine Reihe von Marktforschungsdaten, und ich möchte eine Treiberanalyse dazu durchführen. Ich verstehe, dass lineare Regression der Weg ist, eine Treiberanalyse durchzuführen, dh zu bestimmen, welche Variablen die größte Auswirkung auf eine abhängige Variable haben. In diesem Fall sind die unabhängigen Variablen Bewertungsfragen (z. B. "Wie bewerten Sie den Geschmack auf einer Skala von 1 bis 5?") Und die abhängige Variable ist die Kaufabsicht ("Wie wahrscheinlich würden Sie dieses Produkt kaufen?) Skala von 1-5? "). Alle Variablen sind nominal. Jede der Variablen hat 5 mögliche Antworten - zumindest für den Moment, bis ich das verstanden habe und die Analyse um weitere Variablen erweitern kann.
Gibt es jemanden, der die Treiberanalyse mit Marktforschungsdaten durchgeführt hat und der helfen kann? Wenn ich nicht für diese spezifische Anwendung wäre, könnte ich helfen, Regressionsmodelle zu verstehen?
Probleme, die ich habe, während ich darüber gehe:
1) Ich wähle Nominal Logistic als Persönlichkeit, wenn Sie das Fit Model ausführen. Ich habe 1 Y- und 12 Construct-Modelleffektvariablen. Ich hatte erwartet, einen Beta-Koeffizienten für jede der 12 Modelleffektvariablen sowie einen p-Wert zu erhalten, um zu bestimmen, ob dies sinnvoll ist. Ich sehe jedoch keine einzige Beta-Koeffizientenschätzung. Stattdessen gibt es im Abschnitt Parameterschätzungen Schätzungen für jede der möglichen Antworten (z Taste [Ausgezeichnet], Geschmack [Sehr gut], Geschmack [Gut], Geschmack [Gut], Geschmack [Schlecht]], und jeder dieser variablen Sätze wird viermal wiederholt. Daher ist die Liste der Begriffe für Parameterschätzungen sehr lang. Ich hatte erwartet, dass es sich um 13 Elemente handelt, einen für jede Variable plus einen für den Intercept-Bereich, und stattdessen sind es mehrere Bildschirme. Wie interpretiere ich diese Schätzungen?
2) Im Abschnitt "Wahrscheinlichkeitsverhältnis-Tests" werden die einzelnen Variablen und der ap-Wert aufgeführt. Hier kann ich klar erkennen, welche Variablen wichtig sind und in die Regression passen, um die abhängige Variable vorherzusagen. Aber es sagt mir keine relative Wichtigkeit aus.
3) Zeigt der Abschnitt mit der Effektzusammenfassung eine relative Bedeutung? Wie interpretiere ich die LogScale-Spalte? Ich möchte sagen, dass die wichtigsten Variablen diese 5 sind (oder was auch immer einen p-Wert von 0,1 oder weniger hat), wobei Variable A die wichtigste und doppelt so wichtige wie Variable B usw. ist. Ich rechnete damit aus Beta-Koeffizienten, z. B. würde ein standardisierter Koeffizient von 0,2 für den Geschmack bedeuten, dass eine Erhöhung der Geschmacksbewertung um 1 zu einem Anstieg der Kaufabsicht von 0,2 führt. Wenn der Koeffizient für Aroma 0,1 wäre, wäre er nur halb so wichtig, da eine Erhöhung des Aromabewertungsgrades um 1 zu einer Erhöhung der Kaufabsicht von 0,1 führen würde.
Sobald ich das herausgefunden habe, muss ich wissen, ob ich die Regression mit Variablen ausführen kann, die unterschiedliche Nominalskalen haben. Aber jetzt muss ich die Grundlagen verstehen!
Bitte helfen Vielen Dank!
Hallo,
Sie können zunächst versuchen, festzustellen, ob alle unabhängigen Variablen aktiv und für die Treiberanalyse wichtig sind. Richten Sie Ihre Regression so ein, wie Sie es bereits getan haben. Gehen Sie dann in die Dropdownliste Persönlichkeit und wählen Sie stattdessen Schrittweise, wenn Nominal. Wählen Sie OK. Dadurch gelangen Sie in ein weiteres Fenster für den schrittweisen Prozess. Dort werden verschiedene Optionen angezeigt, um Dinge zu ändern. Übernehmen Sie zunächst die Standardeinstellungen, und wählen Sie in der Mitte links Go aus. Die Verarbeitung kann einige Sekunden dauern. Sobald der Algorithmus abgeschlossen ist, wählen Sie oben rechts Modell erstellen aus. Daraufhin wird ein neues Fenster geöffnet, in dem Sie sehen, welche Faktoren für Ihre Fahreranalyse wichtig sind. Wählen Sie erneut OK und Sie werden zu demselben Modellbericht weitergeleitet, den Sie beim Erstellen Ihres Modells aktuell sehen.
Es gibt auch ein paar Mastering-JMP-On-Demand-Videos, die Sie sich ansehen sollten, um mehr über die Regression sowohl bei kontinuierlichen als auch bei nominalen Daten zu erfahren.
Dies ist nicht die Antwort auf alle (oder vielleicht auch nur einige) Ihrer Fragen, aber viele davon werden von den Videos beantwortet.
Probieren Sie das Video im Link unten aus, um zu beginnen.
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