ANOVAレポートの公称変数私は28のミュージッククリップを持っています。そのうちの14はメジャーモードで、残りの14はマイナーモードで構成されています。私は音楽に対する感情的な反応と音楽のモードに対する音楽の好みを見ています。
2つ質問があります。
1）モード（メジャーとマイナー）を名義変数または序数変数のどちらにするべきですか？
2）Modeを値ラベル付きの名義変数 - Major = 0、Minor = 0とし、それからモデルに当てはめると、Parameter概算表は、Majorモードでのみp値を与え、minorモードでは与えられません。それはなぜですか？ファイルを添付しました。
ANOVAレポートの公称変数1）データテーブルに、マイナーとメジャーの「文字」タイプと「公称」モデリングタイプの列を作成できます。
2）次に、XによるYのフィットで、Xとしてあなたの列 "Major / Minor"を、そしてYとしてあなたの応答を入れてください。
それはうまくいくはずです:)
ANOVAレポートの公称変数こんにちはビクター！
ご回答ありがとうございました。
1）モードはすでに「公称」としてモデル化タイプを使用して「文字タイプ」になっています。
2）Fit Y by Xで動作します。ただし、ミュージッククリップのテンポである別の変数（連続変数）があるため、Fit Modelを使用します。主な効果と相互作用の効果を見ています。モードの主な効果を見ると、レポートにはメジャーの結果のみが表示され、マイナーの結果は表示されません。それはなぜですか？
ANOVAレポートの公称変数こんにちは ！
私はあなたの状況をよく理解しています。
2つ目の点については、標準最小二乗パーソナリティを使用して "Fit model"プラットフォームを起動すると、各カテゴリ（メジャー/マイナー）について回帰直線を示す回帰グラフが表示されます（下の写真を参照/添付）。
分析の相互作用を考慮に入れる（または考慮しない）ために、「効果の概要」で主な効果と相互作用がどれほど重要かを調べることもできます。Graph Builderを使用して、入力に応じて感情的な反応を確認したり、回帰係数に関する詳細を表示したりすることもできます。
最後に、相互作用の場合に違いを見るためにいくつかのパラメータを見るのが良いかもしれないと思うならば、私は「分析」の「変動性/属性ゲージチャート」を試してみる、そして「品質とプロセス」 " いくつかのパラメータが特定の方法でレスポンスに影響を与えているかどうかを確認できます。あなたは直接それをすることができますまたはあなたの連続的な入力テンポのための「クラス」列（カテゴリ）をカテゴリ・グループによって同様のテンポをグループ化するために作成することができます。
私は私が他の選択肢から出ているのを私が見るものから考えるが、これらの考えを組み合わせることによって、あなたはあなたのトピックについて明確な見解を持つことができるかもしれません:)
ANOVAレポートの公称変数マイナーとメジャーの間に暗黙的または意味のある順序があるとは思わないので、名目上はモデリングタイプの最も合理的な選択と思われます。
効果テストは、モデル項全体の証拠を報告します。あなたが参照するパラメータ推定値は個々のパラメータの証拠を報告します。カテゴリー因子レベルのコーディングは、それらがその用語に対してゼロになる必要があるようなものです。Modeには2つのレベルがあるため、MinorレベルのパラメータはMajorレベルの見積もりの負数です。上部の赤い三角をクリックして「拡張見積もり」を選択すると、すべてのレベルの見積もりを一度に表示できます。
