このアドインは、交互作用を伴う一元配置分散分析のフィット モデル レポートから推定値を取り込み、カテゴリ変数の各レベルを参照カテゴリとして連続的に扱うインジケーター パラメーター化推定値の結合データ テーブルを生成します。 これにより、この分析でペアワイズ傾きのテストが可能になります。
手順 (アドインのインストール後):
- モデルの適合を使用した相互作用モデルによる ANCOVA の適合
- [アドイン] > [相互作用による一元配置 ANCOVA] の単純な傾きテストを選択します。
- カテゴリ別 X の各レベルを基準として扱い、インジケーターのパラメーター化された推定値を組み合わせたデータ テーブルが生成されます。
- 低次項のパラメーター推定値と、それらに関連する t 比および p 値は、その項と参照カテゴリーの連続 X の平均値における Y の平均差の検定を示します。
- 交互作用項のパラメータ推定値そしてそれらに関連する t 比と p 値は、その項とその項の連続 X に対する Y の傾きの差の検定を示します。連続 X に対する Y の傾き参照カテゴリー
- 連続 X のパラメータ推定値およびそれらに関連する t 比と p 値は、次の検定を示します。の連続 X に対する Y の傾きカテゴリを 0 に対して参照します (これは、各カテゴリの傾きを確認する場所でもあります)
展開された詳細と例:
交互作用を含む ANCOVA は重回帰の一種であり、1 つの連続する Y が 1 つのカテゴリカル X、1 つの連続する X、および 2 つの相互作用によってモデル化されます。 従来の ANCOVA にはこの相互作用は含まれていません (そして重要な仮定は回帰の均一性です) が、場合によっては、Y と連続 X はカテゴリ X のレベル全体で異なります (たとえば、統計的に有意な相互作用または従来の理論がこれを予測します)。 カテゴリカル予測子のレベルが 3 つ以上ある場合、傾きのペアワイズ検定を使用してこの交互作用を追跡し、どのグループの傾きが異なるかを確認すると便利です。 以下の例では、サンプル データ ディレクトリにある米国人口統計サンプル データ テーブルを使用します。
まず、[分析] > [モデルの適合] を使用してモデルを適合させましょう。 ここでは、地域（名目）、高校卒業生（継続）、およびその 2 つの交互作用に基づいて、中学 2 年生の数学（継続）を予測します。 これは、このアドインが現在サポートしている唯一の構造です (つまり、連続 ~ 名目 + 連続 + 名目*連続)
回帰プロットでは、次の回帰直線が表示されます。各地域の高校卒業生に対する 8 年生の数学。
これらの地域のいくつかは同様の回帰を示しているようですが、南側の傾きは少し異なっているようです。 地域 * 高校卒業生に対する全体的な効果検定では、交互作用があるという実質的な証拠が得られないため (p = 0.3302)、この南側の傾きの違いは単純にランダム誤差であると考えるかもしれません。 この例では、とにかくこれらの傾きを追跡し、傾きのペアごとの検定を作成しましょう。 これを行うには、アドインを実行します。 [アドイン] > [相互作用による一方向 ANCOVA] 単純な傾きテスト。これにより、以下の推定値の表が生成されます。
このテーブルは、各地域を参照として扱い、このモデルの指標パラメーター推定値 (参照カテゴリーからの偏差を反映する推定値) を要求することによって作成されました。 「参照カテゴリ」列は、各行の参照として地域のどのレベルが使用されるかを示します。
この表には 4 種類の推定値があります。
- 切片: これは、リストされた参照カテゴリの連続 X に対する Y の回帰の Y 切片です。 たとえば、行 1 の NE は参照カテゴリです。 したがって、168.615 は次の回帰の Y 切片です。 NE のみの高校卒業生に対する 8 年生の数学
- 地域[] : 地域[] の各項は、平均差の推定値です。高校卒業生の平均値を仮定した、参照地域に対するリスト地域の中学 2 年生の数学。 たとえば、行 2 の地域では、推定値 -6.266 は、南部地域の平均スコアが中学 2 年生の数学は、NE (参照カテゴリー) よりも 6.266 ポイント低く、両方とも平均的な高校卒業者数を持っていると仮定します。 注: 連続 X の「平均量」が強調されているのは、これが中心モデルであるという事実によるものです。 Y と連続 X の間の傾きは異なる可能性があるため、連続 X の特定のレベルでのグループ間の平均差について話す必要があります。 中心にあるモデルでは、その位置は連続 X の平均です。
- 高校卒業生：Tこれは、リストされた参照カテゴリの連続 X への Y の回帰の傾きです。 たとえば、行 5 の NE は参照カテゴリです。 したがって、1.300 は次の回帰の傾きです。 NE の高校卒業生に対する 8 年生の数学
- 地域[]*(高校卒業生 - 平均): 各交互作用項は、その項の連続 X に対する Y の傾きの差と、連続 X に対する Y の傾き参考カテゴリー。 たとえば、行 6、地域 *(高校卒業生 - 86.464) では、推定値 -0.845 は、南部の高校卒業生に対する中学 2 年生の数学は、その傾きより 0.845 ポイント低いです。 NE の高校卒業生に対する 8 年生の数学 (参照カテゴリー)。注: 高校卒業生から減算される定数は、全グループの高校卒業生の平均レベルです。 これが、これを中心モデルにする理由です)。
- 各行に関連付けられた T 比と p 値は、推定値の検定として使用できます。 たとえば、傾きの違いをテストしたい場合、中学 2 年生の数学と高校卒業生の対戦南部と西部の場合、参照カテゴリが南部としてリストされている行 14、地域*(高校卒業生 - 86.464) を確認できます。 1.236 ポイント、t = 1.83、p = 0.0746 の傾きの差が見つかります。 アルファ = 0.05 の標準では、帰無仮説を棄却できません。これらの傾斜を異なるものと見なす十分な証拠がないと結論付けることしかできません。
- 上記のテストと同じ情報が行 24、地域 *(高等学校卒業生 - 86.464) に提供されており、西部が参照カテゴリとしてリストされていることに注意してください。 差の符号が変わっただけです。
改訂履歴:
v0.02 - 複数の最小二乗レポートから選択するためのサポート ダイアログを追加しました
v0.03、v0.04 - 修正された問題: 公称列が数値の場合にスクリプトが失敗する
v0.05 - 修正された問題: 部分的な値の順序付けが設定されている場合、追加のレベルが無視されました。
こんにちは、
とても便利なアドイン、ありがとうございます!
p値について質問があります。 JMP で実行される一部のテストでは、複数の比較に対して p 値が補正されることがわかっています。 ここでもそうなのでしょうか？
また、カテゴリ変数が X ではなく Y になる状況でもテストは有効ですか (展開された詳細で説明されている内容とは反対です)。
ありがとう、
アンドレア
こんにちは、
このアドインを実行してみましたが、新しい結果表は表示されませんでした。
ログを見ると、次の行にエラーがあることがわかりました
reDoScript = Get Clipboard() /*###*/;
何が問題なのでしょうか？
ありがとう、エリ
