<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¡Hola! Soy bastante nuevo en JMP y agradecería cualquier ayuda que pudieras dar. He leído tutoriales y recorrí la comunidad JMP pero todavía tengo problemas. Tengo un conjunto de datos de encuestas de investigación de mercado y quiero hacer un análisis de los conductores en él. Entiendo que la regresión lineal es la forma de hacer un análisis de los conductores, es decir, determinar qué variables tienen el mayor efecto sobre una variable dependiente. En este caso, las variables independientes son preguntas de calificación (por ejemplo, "cómo califica el sabor, en una escala de 1 a 5?") Y la variable dependiente es la intención de compra ("¿qué tan probable es que compre este producto, en una escala de 1-5? "). Todas las variables son nominales. Cada una de las variables tiene 5 respuestas posibles, al menos por ahora hasta que entienda esto y amplíe el análisis para incluir más variables.
¿Hay alguien que haya ejecutado el Análisis de controladores en los datos de investigación de mercado que pueda ayudar? O si no fuera por esa aplicación específica, ¿podría obtener ayuda para entender los modelos de regresión?
Problemas que tengo al hacer esto:
1) Elijo la logística nominal como la personalidad al ejecutar el modelo de ajuste. Tengo 1 y 12 variables de los efectos del modelo de construcción. Esperaba obtener un coeficiente beta para cada una de las 12 variables de efectos del modelo, más un valor de ap para determinar si es significativo. Pero no veo una sola estimación del coeficiente beta. En cambio, en la sección Estimaciones de parámetros, hay estimaciones para cada una de las respuestas posibles (por ejemplo, Gusto [Excelente], Gusto [Muy bueno], Gusto [Bueno], Gusto [Justo], Gusto [Pobre]), y cada uno de esos conjuntos de variables se repite 4 veces. Por lo tanto, la lista de Términos para Estimaciones de Parámetros es muy larga. Esperaba que fueran 13 elementos, uno para cada variable más uno para la intercepción, y en su lugar tiene varias pantallas. ¿Cómo interpreto estas estimaciones?
2) La sección Pruebas de relación de probabilidad de efecto enumera cada variable y valor de ap, por lo que aquí puedo ver claramente qué variables son importantes y caben en la regresión para predecir la variable dependiente. Pero no me dice importancia relativa.
3) ¿La sección Resumen del efecto muestra una importancia relativa? ¿Cómo interpreto la columna LogScale? Me gustaría decir que las variables más importantes son estas 5 (o lo que sea que tenga un valor de p de 0.1 o menos), con la Variable A la más importante y el doble de importante que la variable B, etc. Esperaba obtener eso de los coeficientes beta, por ejemplo, un coeficiente estandarizado de 0.2 para Taste significaría que un aumento de 1 en la calificación de Taste conduciría a un aumento de 0.2 en la intención de compra. Y si el coeficiente para Aroma fuera 0.1, entonces sería la mitad de importante porque un aumento de 1 en la calificación de Aroma conduciría a un aumento de 0.1 en la Intención de Compra.
Una vez que resuelva esto, necesitaré saber si puedo ejecutar la regresión usando variables que tengan diferentes escalas nominales. ¡Pero ahora necesito entender lo básico!
¡Por favor ayuda! ¡Gracias!
Hola,
Una de las primeras cosas que puede intentar es determinar si todas sus variables independientes están activas e importantes para el análisis de los controladores. Configure su regresión como ya lo hizo, luego vaya al menú desplegable Personalidad y seleccione Paso a paso en lugar de Nominal. Seleccione OK. Esto te llevará a otra ventana para el proceso Stepwise. Verás varias opciones para cambiar las cosas. Por ahora acepta los valores predeterminados y selecciona Ir en el centro a la izquierda. El proceso puede tardar unos segundos en procesarse, pero una vez que el algoritmo se complete, seleccione Crear modelo en la parte superior derecha. Esto abrirá una nueva ventana donde verá qué factores son importantes para el análisis de sus controladores. De nuevo, seleccione Aceptar y se le llevará al mismo informe de modelo que está viendo actualmente cuando construye su modelo.
También hay un par de videos JMP Mastering a pedido que debería ver que mostrarán más sobre la regresión con datos continuos y nominales.
Esta no es la respuesta a todas (o tal vez ninguna) de sus preguntas, pero muchas de ellas serán respondidas por los videos.
Prueba el video en el enlace de abajo para comenzar.
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