비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?JMP 커뮤니티 여러분, 안녕하세요.
저는 현재 전체 수명(2년에서 30세 이상 범위)에 걸쳐 샘플링을 통해 6명의 개인의 연령을 기준으로 오염 물질 부하의 선형 반응(r2 범위 0.86 ~ 0.99)이 포함된 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 6명 중 4명이 같은 지역에 거주했습니다. Log(10), ln 및 중심 데이터를 사용하여 분포를 표시했지만 수명이나 부하에 대한 정규 분포를 얻을 수 없습니다. 기울기가 6명의 개인과 지역 간에 통계적으로 다른지 확인하기 위해 제안된 변환이나 테스트가 있습니까?
여러 선형 적합도의 기울기를 비교하는 데 상호 작용이 포함된 표시 변수 회귀를 제안하는 직원의 게시물을 찾았지만 이 테스트가 비정규 데이터에 작동하는지 확실하지 않습니다. 또한 경사 범위는 3에서 ~500까지이므로 경사가 균질하지 않기 때문에 ANCOVA를 사용할 수 없습니다. 커뮤니티의 의견을 기다리며 도움을 주시면 감사하겠습니다.
감사해요,
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
완벽한! 이 모델을 계속 진행하겠습니다. 다시 한 번 감사드립니다!
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?오른쪽. 당신이 할 수 있는 최선의 방법은 축소 모델(Age, ID, Age*ID)과 제공되는 테스트를 사용하는 것이라고 생각합니다. (우리는 이미 해당 옵션을 다루었습니다.)
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
2인에게는 점수가 거의 없습니다. 대체 테스트가 있으면 알려주시기 바랍니다. 모든 도움에 감사드립니다!
ZWRe: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?나는 그 결과가 모든 ID 수준이 모든 고차 용어에 맞는 충분한 데이터를 갖고 있지 않기 때문이라고 생각합니다.
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
이 마지막 모델에 ID를 포함시켰는데 "경고: 조건이 잘못된 회귀 문제" 오류와 다음 출력이 표시되었습니다. 
도움을 주셔서 다시 한번 감사드립니다.
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?나는 잔차 플롯에 약간의 패턴이 있음에도 불구하고 귀하의 결론이 건전하고 방어 가능하다고 생각합니다.
더 높은 차수의 새로운 분석에는 ID만 포함되어야 하며 각 연령 용어와 교차되어야 합니다. (이전에 그 점을 명확하게 말씀드리지 못해 죄송합니다.)
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
ANCOVA를 사용하여 경사가 위치 또는 이 경우 ID로 인해 통계적으로 다르다는 것을 95% 신뢰도로 말할 수 있는 한 원래 모델에 매우 만족합니다. 확실히 하기 위해 나이*나이, 나이*나이*나이, 나이*나이*나이*나이를 포함시켰습니다.
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?예측 플롯에 의한 잔차에서 관찰된 패턴은 처음에는 놀라웠지만 검토 후에 우리는 다음과 같은 결론을 내렸습니다.
- 더 높은 차수의 항으로는 이를 제거할 수 없습니다(물론 나이*나이, 나이*나이*나이 및 나이*나이*나이*나이를 시도해야 할 수도 있음).
- 이는 무작위 오류로부터의 작은 이탈을 나타냅니다(잔차 크기를 반응 크기와 비교하거나 R 제곱 조사).
- 하나의 ID 수준에만 문제가 있는 것 같습니다.
얼마나 더 하고 싶나요?
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
엄청난! 원래 모델로 돌아가서, 모델에서 신경쓰이는 부분이 있나요? 또한 어떤 경사가 서로 다른지 확인하기 위한 사후 테스트를 제안하시나요? 유용하다면 매개변수 추정치와 함께 원본 출력을 포함시켰습니다. 다시 한 번 귀하의 도움과 빠른 응답에 감사드립니다. 
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?최고의 선형 모델에는 다음만 포함되는 것으로 보입니다. 나이 , ID , 그리고 나이 * ID 자귀.
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
답변이 늦어서 죄송합니다. 요청하신대로 모델을 완성했습니다. 효과표에서 추가 변수를 교차하는 방법에 대한 지침을 제공해 주셔서 감사합니다. 아래는 요청된 효과가 포함된 출력입니다. 도움을 주셔서 다시 한번 감사드립니다.
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?모델에 이러한 항을 입력하기 위해 새 데이터 열을 만들 필요는 없습니다. 입력하다 ID , 나이 , 그리고 ID * 나이 이전과. 선택하다 나이 그리고 ID * 나이 효과 목록에서 선택하다 나이 열 목록에서 딸깍 하는 소리 십자가 .
이 방법으로 통계 결과가 변경될 수도 있습니다. 당신의 방식은 불필요하게 소개 공선성 . 예를 들어, 나이 와 상관관계가 있다 나이 * 나이 , 오른쪽? 공선성은 추정치의 표준 오차를 증가시키고, 신뢰 구간의 길이를 늘리며, 티 비율. 두 번째 방법 먼저 예측 변수를 중심으로 삼음 (평균값을 빼서) 이 공선성을 제거합니다. 두 번째 방법을 시도해보고 결과를 보고해 주세요.
잔차 그림의 무작위가 아닌 패턴에 대해서는 크게 걱정하지 않습니다. 이는 모델에 편향이 있음을 나타내지만 최대 15000까지의 반응에 대한 편향의 크기(약 ±200)는 상당히 작은 양입니다. 사실, 당신의 아르 자형 제곱은 0.999이므로 편향이 거의 없습니다. 귀하의 목적에 따라 무시할 수 있다고 생각합니다.
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
귀하의 제안을 포함하고 결과를 첨부했습니다. 상호작용을 추가하려면 연령 열(Age-> age)을 복제해야 했습니다. 이로 인해 오류가 발생하는 경우 모델 효과를 적절하게 추가할 수 있는 제안된 방법이 있으면 알려 주시기 바랍니다. 귀하의 빠른 응답에 다시 한번 감사드립니다.
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?잔차 분석을 배우셨다니 다행입니다. 하기는 쉽지만 많은 사람들이 그것을 보지 않습니다. 현재 모델에는 편향이 있습니다. 반응에 비선형 변화가 있습니다. 어쩌면 모든 사람에게 해당되는 것은 아닙니다. 그러나 Age*Age(예: X 제곱) 및 Age* Age * Individual(각 대상에 대해 곡률이 동일하지 않음)을 모델에 추가합니다.
도움이 되나요?
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?마크 베일리,
빠른 응답과 관찰된 Y 또는 X가 반드시 정상일 필요는 없음을 명확히 해주셔서 감사합니다. 귀하의 제안을 사용하여 출력을 포함시켰으며 개인* 연령이 중요한 것으로 나타났습니다. 아래에 모델 출력을 포함시켰습니다. 명확하게 말하면, 예측 플롯에 의한 잔차는 U자형 및 역U자형 곡선을 나타내며 시각적으로 무작위 패턴이 없습니다. 이 모델에 이것이 허용됩니까?
다시 한 번 응답해 주셔서 감사합니다. 나는 당신의 답장을 기대합니다.
ZW
Re: 비정규 데이터를 사용하여 기울기의 통계적 차이를 어떻게 확인합니까?분포의 정규성이 중요한 이유는 무엇입니까? 회귀 모델의 정규성 가정은 관측된 Y 또는 X가 아니라 조건부 Y 분포가 정규라는 것입니다. 반응에 정상적인 오류가 있는 경우 회귀 분석의 잔차 그림을 사용할 수 있습니다.
데이터 세트에는 부하(Y), 연령(X) 및 개인(X)이 포함되어야 합니다. Load 및 Age는 연속적인 숫자 데이터여야 합니다. 개인은 명목형이어야 하지만 숫자 또는 문자 값을 사용할 수 있습니다.
귀하의 질문은 경사면의 통계적 차이에 관한 것입니다. 그 목표는 바로 ANCOVA 모델의 목적입니다. 모형 항은 연령, 개인 및 연령*개인이어야 합니다. 마지막 교차 항은 다양한 기울기의 중요성을 테스트하고 개인차를 모델링할 수 있게 해줍니다(예: 예측 프로파일러).
