Evaluate Design> Power Analysis에서 왜 범주 형 변수의 마지막 범주에 대한 예상 전력이 있습니까? 예를 들어 세 카테고리를 가진 범주 형 변수 X를 가질 수 있습니다. 실험을위한 결과 전력 분석은 X 1 및 X 2에는 전력을 제공하지만 X 3에 대해서는 전력을 제공하지 않습니다. 왜 그런데 어떻게 그게 뭔지 알 수 있습니까?
JMP는 효과 매개 변수화 선형 예측 자에서의 범주 적 예측 자의 경우 이 매개 변수화는 k 수준 예측자를 의미하며 k-1 매개 변수 만 추정됩니다. 모든 k 매개 변수는 0으로 합계되어야하므로 첫 번째 k-1 견적은 사용 가능하지 않지만 마지막 매개 변수는 첫 번째 k-1 매개 변수 견적의 합에 -1 배로 고정됩니다.
예상치가 없기 때문에 테스트가 없습니다. 테스트가 없다면 전원을 공급할 의의가 없습니다.
3 단계의 단일 범주 형 요소가있는이 간단한 사례는 상황과 내가 설명한 것을 보여줍니다. JMP는 또한 용어를 구성하는 개별 매개 변수뿐만 아니라 전체 용어의 힘을보고합니다. 효과가 아니라 레벨이라고 생각하기 때문에 유용하다고 생각합니다.
고마워 마크, 말이 되네.
미래의 독자를 위해 Mark의 대답을 문맥에 넣는 범주 형 매개 변수화 (효과 코딩)에 대한 좋은 설명은 다음과 같습니다. https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-multiple-regression/mlr-with-categorical-predictors.html
