探索相互作用：连续和分类（4 个级别）大家好！
我真的需要一些帮助。如何测试连续变量和分类变量之间的显着交互作用？ 我运行了一个线性混合模型，其中包含连续依赖（例如参与度）、固定效应“强迫性购买分数”、广告类别（4 个类别）及其交互作用，以及随机效应“主题 ID”和“刺激名称”。“强迫购买分数”与广告类别之间的交互作用显着。 现在我想测试一下，在哪个广告类别（我有4个）中互动显着，效果如何？ 我怎么能这么做呢？ 非常感谢！
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）非常感谢，现在清楚多了。 唯一的问题是我正在使用随机因素运行线性混合模型分析，因此正如我在菜单中看到的这种类型的回归，在估计下没有扩展估计选项...
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）我认为参数估计提供了您寻求的答案。 固定效应检验用于模型中整个项的显着性。 参数估计是对每个估计的测试。 不过，社会公益广告的估算并未显示，因为它取决于其他级别。 它必须等于其他估计值总和的负数：-( (-0.003415) + (-0.012818) + (-0.014721) ) = 0.030954。 通过单击左上角“响应”旁边的红色三角形并选择，可以找到显着性估计>扩大的估计。
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）亲爱的马克
我想稍微改一下这个问题，因为我仍然不确定，我怎样才能做到我的目标。 我在这里添加了一个我想指定的交互图。 在图中，我展示了广告类别和强迫性购买得分对总时间固定的交互作用。我想做的是通过统计证明强迫性购买得分与总注视时间之间的关系仅在社会公益广告类别中才显着。 而这两个变量之间的关系在其他 3 个类别中并不显着。 从图中可以看出，我需要提供统计论证。 我不确定这是否是我使用联合测试或自定义测试分析的地方，因为我认为它们针对不同的目标。
非常感谢！
达莉亚
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）在这种情况下，最显着、最重要的效果就是交互作用。 主效应并不显着，但它们应该保留在模型中以维持模型层次结构。
标签CBS-32.4792表示 JMP 将连续值居中哥伦比亚广播公司为你预测。
很遗憾，JMP 帮助中对联合因子检验的解释没有用。 这里是：
这联合的因素当存在交互效应时，会出现测试选项。 对于模型中的每个主效应，JMP 都会生成一个联合的检验涉及该主效应的项的所有系数是否为零。 该测试以模型中所有其他效应为条件。 具体来说，联合的检验是受限模型的一般线性假设检验。 在该模型中，与指定效果以及包含该效果的交互相对应的所有参数都设置为零。
固定效应测试报告用于确定是否个别条款模型中显着。 这种交互引入了层次结构。 联合因子测试涵盖包含预测变量的所有项的所有参数。 这就是存在大量自由度的原因。 因此，当您共同考虑所有条款时，广告类别对于您的情况很重要，即使个别条款并不重要。 这是一个“全有或全无”的测试。 原假设是该预测变量的所有参数均为零。 另一种选择是至少其中一个不为零。
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）嗨马克，
非常感谢您的回复。 我尝试进行估计，但我仍然对这个选项有点困惑。 我尝试查看帮助部分，但最终证明这并没有多大帮助。 当我对交互进行联合因素测试时，我发现一个因素是显着的，即广告产品类别，另一个因素是非显着的（强迫性 - 购买分数）。 这意味着什么？ 在最初的分析中，我考虑了所有因素及其相互作用，广告产品类别和 CB 分数都不显着。 但互动意义重大。 这是否意味着这种互动是由广告类别之间的差异驱动的？
另一个问题。 当我运行自定义测试时，我想知道 CB-score 和社交广告类别之间的交互是否显着以及效果是什么，以及 CB-score 和 FMCG 广告类别之间的交互是否显着以及效果是什么效果，CB-score与时尚广告类别显着，效果如何，以及CB-score与食品广告类别。 当我查看自定义测试时，我可以选择要测试的内容。 如果我只想比较 4 个交互，我该如何编码？ 此外，CB 分数和社交广告类别变量也没有暴露在那里...... 非常感谢您的建议！ 我附上回归结果。
回复：探索相互作用：连续和分类（4 个级别）单击顶部的红色三角形并选择估计。 你会找到定制测试和联合因素测试可用的。 然后您可以选择工具>帮助并单击报告可直接转到有关这些测试的文档以获取更多信息。
您还可以选择因素分析>分析器并直观地探索交互的本质。 后者不是正式的假设检验，但它应该有助于您理解这种效应。
