Questo componente aggiuntivo inserisce le stime da un report Fit Model di un'ANCOVA unidirezionale con interazione per generare una tabella dati combinata di stime di parametrizzazione degli indicatori trattando successivamente ciascun livello della variabile categoriale come categoria di riferimento. Ciò consente di testare le pendenze a coppie in questa analisi.
Istruzioni (dopo aver installato il componente aggiuntivo):
- Adatta un'ANCOVA con un modello di interazione utilizzando Adatta modello
- Selezionare Componenti aggiuntivi > ANCOVA unidirezionale con interazione Test pendenze semplici
- Verrà prodotta una tabella dati combinata di stime parametrizzate di indicatori, considerando ciascun livello della X categoriale come riferimento
- Le stime dei parametri per i termini di ordine inferiore e i relativi rapporti t e valori p indicano un test della differenza media su Y alla media della X continua per quel termine rispetto alla categoria di riferimento
- Stime dei parametri per i termini di interazione e i rapporti t e i valori p associati indicano un test della differenza nella pendenza di Y rispetto alla X continua per quel termine rispetto al pendenza di Y rispetto alla X continua per il categoria di riferimento
- Stime dei parametri per la X continua e i rapporti t e i valori p associati indicano un test di IL pendenza di Y rispetto alla X continua per il categoria di riferimento contro 0 (qui è anche dove si guarda per vedere la pendenza di ciascuna categoria)
Dettagli espansi ed esempio:
Un'ANCOVA che include un'interazione è un tipo di regressione multipla in cui una Y continua è modellata da una X categorica, una X continua e l'interazione tra le due. Un'ANCOVA tradizionale non include questa interazione (e un presupposto critico è l'omogeneità della regressione) ma a volte accade che vi siano prove delle pendenze tra Y e la la X continua differisce tra i livelli della X categoriale (ad esempio, un'interazione statisticamente significativa o una teoria precedente lo prevede). Quando sono presenti 3 o più livelli del predittore categoriale, è utile seguire questa interazione con test di pendenze a coppie per vedere per quali gruppi le pendenze differiscono. Nell'esempio seguente utilizzerò la tabella dei dati di esempio Demografici statunitensi disponibile nella directory dei dati di esempio.
Per prima cosa adattiamo un modello utilizzando Analizza > Adatta modello. Qui prevedo la matematica dell'ottavo anno (continua) sulla base della regione (nominale), dei diplomati delle scuole superiori (continua) e dell'interazione dei due. Questa è l'unica struttura attualmente supportata da questo componente aggiuntivo (ovvero continuo ~ nominale + continuo + nominale*continuo)
Nel grafico di regressione vediamo le linee di regressione per Matematica di terza media contro i diplomati delle scuole superiori per ciascuna regione.
Molte di queste regioni sembrano avere una regressione simile, ma la pendenza del sud sembra essere leggermente diversa. Il nostro test degli effetti complessivi per i diplomati di regione*di scuola superiore non ci fornisce prove sostanziali dell'esistenza di un'interazione (p = 0,3302), quindi potremmo semplicemente considerare questa differenza di pendenza per il sud come un errore casuale. Per questo esempio, proseguiamo comunque su questi pendii e produciamo test a coppie dei pendii. Per fare ciò, esegui il componente aggiuntivo, Componenti aggiuntivi > ANCOVA unidirezionale con interazione Test pendenze semplici.Ciò produrrà la tabella delle stime seguente:
Questa tabella è stata costruita richiedendo stime dei parametri indicatori per questo modello (stime che riflettono le deviazioni da una categoria di riferimento) trattando ciascuna regione come riferimento. La colonna Categoria di riferimento indica quale livello di regione viene utilizzato come riferimento per ciascuna riga.
In questa tabella sono presenti quattro tipi di stime:
- Intercetta: questa è l'intercetta Y per la regressione di Y sulla X continua per la categoria di riferimento elencata. Ad esempio, nella riga 1 NE è la categoria di riferimento. Quindi, 168.615 è l'intercetta Y per la regressione di Matematica di terza media contro i diplomati delle scuole superiori solo per il NE
- Regione[]: ciascuno dei termini di Regione[] sono stime per la differenza media in Matematica di terza media per la regione elencata rispetto alla regione di riferimento, assumendo un valore medio per i diplomati. Ad esempio, nella riga 2 Regione, e la stima -6.266 indica che la regione del Sud ha ottenuto un punteggio medio su Matematica Ottava Classe inferiore di 6.266 punti rispetto alla NE (la categoria di riferimento), assumendo che entrambi avessero un numero medio di Diplomati. Nota: questa enfasi sulla "quantità media" della X continua è dovuta al fatto che si tratta di un modello centrato. Poiché le pendenze tra Y e la X continua possono differire, dobbiamo parlare di differenze medie tra gruppi ad un certo livello della X continua. In un modello centrato, tale posizione è la media della X continua.
- Diplomati delle scuole superiori: T his è la pendenza della regressione di Y sulla X continua per la categoria di riferimento elencata. Ad esempio, nella riga 5 NE è la categoria di riferimento. Quindi, 1.300 è la pendenza per la regressione di Matematica di terza media contro i diplomati delle scuole superiori per il NE
- Regione[]*(Diplomati - media): ogni termine di interazione indica il differenza nella pendenza di Y rispetto alla X continua per quel termine rispetto a pendenza di Y rispetto alla X continua per il categoria di riferimento. Ad esempio, nella riga 6, Regione *(Diplomati-86.464), la stima -0.845 indica che la pendenza di La matematica di terza media rispetto ai diplomati delle scuole superiori per il Sud è inferiore di 0,845 punti rispetto alla pendenza del Matematica Terza Classe contro Diplomati delle Scuole Superiori per la NE (la categoria di riferimento).Nota: la costante sottratta ai diplomati delle scuole superiori è il livello medio dei diplomati di tutti i gruppi. Questo è ciò che rende questo modello centrato).
- I rapporti T e i valori p associati a ciascuna riga possono essere utilizzati come test per qualsiasi stima. Ad esempio, se desideriamo testare la differenza di pendenza di Matematica di terza media contro i diplomati delle scuole superiori per Sud vs Ovest, potremmo guardare nella riga 14, Regione*(Diplomati-86.464) con la categoria di riferimento elencata come Sud. Troviamo una differenza nelle pendenze di 1.236 punti, t = 1.83, p = 0.0746. Per uno standard di alfa = 0,05 non riusciremmo a rifiutare l'ipotesi nulla; possiamo solo concludere che non abbiamo prove sufficienti per considerare questi pendii come diversi.
- Si noti che le stesse informazioni per il test di cui sopra sono fornite nella riga 24, Regione *(Diplomati di scuola superiore-86.464), con l'Occidente elencato come categoria di riferimento. È cambiato solo il segno della differenza.
Cronologia delle revisioni:
v0.02 - Aggiunta la finestra di dialogo di supporto per selezionare tra più report dei minimi quadrati
v0.03, v0.04 - Difetto corretto: lo script falliva quando la colonna nominale era numerica
v0.05 - Difetto corretto: quando veniva impostato l'ordinamento dei valori parziali, i livelli aggiuntivi venivano ignorati.
Ciao,
Componente aggiuntivo molto utile, grazie mille!
Ho una domanda riguardante i valori p. So che per alcuni test eseguiti in JMP, i valori p vengono corretti per confronti multipli. È questo il caso qui?
Inoltre, il test è ancora valido per una situazione in cui la variabile categoriale sarebbe Y e non X (contrariamente a quanto spiegato nei dettagli espansi)?
Grazie,
Andreea
CIAO,
Ho provato a eseguire questo componente aggiuntivo e non ha fornito alcuna nuova tabella di risultati.
Osservando il registro ho scoperto che c'è un errore nella riga
reDoScript = Ottieni Appunti() /*###*/;
Quale potrebbe essere il problema?
Grazie, Eli
