이 추가 기능은 범주형 변수의 각 수준을 연속적으로 참조 범주로 취급하는 표시기 매개변수화 추정치의 결합된 데이터 테이블을 생성하기 위해 상호 작용이 있는 단방향 ANCOVA의 적합 모델 보고서에서 추정치를 수집합니다. 이를 통해 이 분석에서 쌍별 기울기를 테스트할 수 있습니다.
지침(추가 기능 설치 후):
- 모델 적합을 사용하여 상호 작용 모델로 ANCOVA 적합
- 추가 기능 선택 > 상호 작용 단순 슬로프 테스트가 포함된 일원 ANCOVA
- 범주 X의 각 수준을 참조로 취급하여 지표 매개변수화된 추정치의 결합된 데이터 테이블이 생성됩니다.
- 저차 항과 관련 t-비 및 p-값에 대한 매개변수 추정치는 해당 항에 대한 연속 X의 평균에서 Y에 대한 평균 차이 테스트를 기준 범주와 비교하여 나타냅니다.
- 교호작용 항에 대한 매개변수 추정치 관련 t-비 및 p-값은 해당 항에 대한 연속 X에 대한 Y의 기울기 차이 테스트를 나타냅니다. 연속 X에 대한 Y의 기울기 참조 범주
- 연속 X에 대한 매개변수 추정치 관련 t-비 및 p-값은 다음 테스트를 나타냅니다. 그만큼 연속 X에 대한 Y의 기울기 0에 대한 참조 범주(각 범주의 기울기를 확인하는 곳이기도 함)
확장된 세부 정보 및 예:
상호 작용을 포함하는 ANCOVA는 하나의 연속 Y가 하나의 범주 X, 하나의 연속 X 및 둘 사이의 상호 작용으로 모델링되는 다중 회귀 유형입니다. 전통적인 ANCOVA는 이 상호 작용을 포함하지 않지만(중요한 가정은 회귀의 동질성임) 때로는 Y와 연속 X는 범주 X의 수준에 따라 다릅니다(예: 통계적으로 유의미한 상호 작용 또는 이전 이론이 이를 예측함). 범주형 예측 변수의 수준이 3개 이상인 경우 기울기가 다른 그룹을 확인하기 위해 기울기 쌍별 검정과 이 상호 작용을 추적하는 것이 유용합니다. 아래 예에서는 샘플 데이터 디렉토리에서 사용할 수 있는 US Demographics 샘플 데이터 테이블을 사용하겠습니다.
먼저 Analyze > Fit Model을 사용하여 모델을 피팅해 보겠습니다. 여기서는 지역(명목상), 고등학교 졸업생(지속적) 및 이 둘의 상호 작용을 기반으로 8학년 수학(지속적)을 예측합니다. 이 추가 기능이 현재 지원하는 유일한 구조입니다(예: 연속 ~ 공칭 + 연속 + 공칭*연속).
회귀 도표에서 우리는 다음에 대한 회귀선을 봅니다. 각 지역의 고등학교 졸업생과 비교한 8학년 수학.
이들 지역 중 일부는 유사한 회귀를 보이는 것으로 보이지만 남쪽의 기울기는 약간 다른 것으로 보입니다. Region*High School 졸업생에 대한 우리의 전반적인 효과 테스트는 상호 작용이 있다는 실질적인 증거를 제공하지 않으므로(p = 0.3302) 남쪽에 대한 기울기의 차이를 무작위 오류로 간주할 수 있습니다. 이 예에서는 어쨌든 이러한 기울기를 추적하고 기울기에 대한 쌍별 테스트를 생성해 보겠습니다. 이렇게 하려면 추가 기능을 실행하고 추가 기능 > Interaction Simple Slopes Test가 포함된 일원 ANCOVA.이렇게 하면 아래의 추정치 표가 생성됩니다.
이 표는 각 지역을 참조로 취급하는 이 모델(참조 범주로부터의 편차를 반영하는 추정)에 대한 지표 매개변수 추정을 요청하여 구성되었습니다. 참조 범주 열은 각 행에 대한 참조로 사용되는 지역 수준을 나타냅니다.
이 표에는 네 가지 유형의 추정치가 있습니다.
- 절편: 이것은 나열된 참조 범주에 대한 연속 X에 대한 Y의 회귀에 대한 Y-절편입니다. 예를 들어, 행 1에서 NE는 참조 범주입니다. 따라서 168.615는 다음 회귀에 대한 Y-절편입니다. NE만을 위한 고등학교 졸업생에 대한 8학년 수학
- Region[] : 각 Region[] 항은 다음의 평균 차이에 대한 추정치입니다. 고등학교 졸업생의 평균 값을 가정하여 참조 지역에 대한 나열된 지역의 8학년 수학. 예를 들어 행 2 지역에서 -6.266 추정치는 남부 지역의 평균 점수가 8학년 수학은 NE(참조 범주)보다 6.266포인트 낮습니다. 둘 다 평균 고등학교 졸업자가 있다고 가정합니다. 참고: 연속 X의 "평균량"에 대한 이러한 강조는 이것이 중심 모델이라는 사실 때문입니다. Y와 연속 X 사이의 기울기가 다를 수 있으므로 연속 X의 특정 수준에서 그룹 간의 평균 차이에 대해 이야기해야 합니다. 중심 모델에서 해당 위치는 연속 X의 평균입니다.
- 고등학교 졸업생: T his는 나열된 참조 범주에 대한 연속 X에 대한 Y의 회귀에 대한 기울기입니다. 예를 들어, 5행에서 NE는 참조 범주입니다. 따라서 1.300은 다음 회귀의 기울기입니다. NE의 고등학교 졸업생에 대한 8학년 수학
- 지역[]*(고교 졸업자 - 평균): 각 상호 작용 용어는 해당 항에 대한 연속 X에 대한 Y의 기울기 차이 대 연속 X에 대한 Y의 기울기 참조 범주. 예를 들어, 행 6, 지역 *(고졸자-86.464)에서 추정치 -0.845는 다음의 기울기를 나타냅니다. 남부의 고등학교 졸업생 대비 8학년 수학은 기울기보다 0.845포인트 낮습니다. NE의 고등학교 졸업생에 대한 8학년 수학(참조 범주).참고: 고등학교 졸업자에서 빼는 상수는 모든 그룹의 평균 고등학교 졸업자 수준입니다. 이것이 이것을 중심 모델로 만드는 것입니다).
- 각 행과 관련된 T-비 및 p-값은 모든 추정치에 대한 테스트로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 기울기의 차이를 테스트하려는 경우 고등학교 졸업생에 대한 8학년 수학 남부 대 서부, 우리는 14행, 지역*(고교 졸업자-86.464)에서 남부로 나열된 참조 범주를 볼 수 있습니다. 기울기 차이는 1.236포인트, t = 1.83, p = 0.0746입니다. 표준 알파 = 0.05로 귀무가설을 기각하지 못할 것입니다. 우리는 이러한 기울기를 다른 것으로 간주할 충분한 증거가 없다는 결론만 내릴 수 있습니다.
- 위 테스트에 대한 동일한 정보가 행 24, 지역 *(고교 졸업자-86.464)에 제공되며 서부가 참조 범주로 나열되어 있습니다. 차이점의 부호만 변경되었습니다.
개정 내역:
v0.02 - 여러 최소 제곱 보고서에서 선택할 수 있는 지원 대화 상자 추가
v0.03, v0.04 - 결함 수정: 명목 열이 숫자인 경우 스크립트 실패
v0.05 - 결함 수정: 부분 값 순서가 설정되었을 때 추가 수준이 무시되었습니다.
여보세요,
매우 유용한 애드인, 대단히 감사합니다!
p-값에 대해 질문이 있습니다. JMP에서 수행되는 일부 테스트의 경우 여러 비교를 위해 p-값이 수정된다는 것을 알고 있습니다. 여기도 그런가요?
또한 범주형 변수가 X가 아닌 Y인 상황(확장된 세부 정보에 설명된 것과 반대)에 대해 테스트가 여전히 유효합니까?
고맙습니다,
안드레아
안녕,
이 추가 기능을 실행하려고 시도했지만 새로운 결과 테이블을 제공하지 않았습니다.
로그를 보니 라인에 오류가 있음을 발견했습니다.
reDoScript = 클립보드 가져오기() /*###*/;
무엇이 문제가 될 수 있습니까?
고마워, 일라이
