비모수 결정 계수소중한,
결정 계수 사용에 대한 질문이 있습니다 (회귀 모델의 출력의 일부 임).
연구를 위해 데이터를 분석 할 준비가되었으므로, 결정 계수 (COD)를 사용하여 각 열을 나타내는 종속 변수 간의 관계를 조사하려고합니다 (부록 참조). 그러나 각 종속 변수 (열)에서 잔차 분산의 일관되지 않은 분포가 있음을 알았습니다.
이러한 이유로 회귀 모델을 수행 할 수 없다고 가정합니다. 그러나 어떤 종류의 비모수 적 테스트가 될 수 있는지 궁금합니다. 어떤 종류의 이것이 가능하다면 비모수 결정 계수 (COD)?
많은 감사합니다
토마스
재 : 비모수 적 결정 계수이상이 단순히 모형의 잔차가 일정한 분산을 나타내지 않는 경우 대안이 있습니다. 귀하의 응답이 지속적인 숫자 데이터라고 가정합니다.
고르다 분석 > 맞는 모델 . 옆에있는 드롭 다운 버튼을 클릭하십시오. 인격 선택 로그 선형 분산 . 를 선택하십시오 응답 데이터 열을 클릭하고 와이 . 를 선택하십시오 요인 또는 예측 변수 데이터 열. 사용 더하다 , 십자가 또는 매크로 모델 용어를 평균 효과 . 클릭 분산 효과 탭을 누르고 이전 단계를 반복하십시오. 반응 평균과 반응 분산의 두 가지 모델을 추정합니다. 이 모델링에서는 분산이 예측 평균과 일정하다고 가정하지 않습니다.
참고 : 분산의 모형은 종종 평균의 모형보다 단순합니다. 즉, 일반적으로 상호 작용이나 비선형 효과를 나타내지 않습니다.
그러나이 방법은 결정 계수를 제공하지 않습니다. 트레이드 오프는 회귀 모델을 사용하고 분산에 미치는 영향에 대해 배우는 능력을 얻는 동안 COD를 잃고 있습니다.
재 : 비모수 적 결정 계수안녕하세요,
답변 해 주셔서 감사합니다. 이 정보를 바탕으로 분석을 계속할 수 있습니다. 
인사말,
