Cómo llevar a cabo un análisis de varianza multivarianteTengo varios cientos de S que se dividen en 1 de 6 grupos según la residencia (ciudad, suburbio, rural) y discapacidad (sí, no). Todos los S tomaron una prueba de personalidad de unos 50 ítems, que se puntúan para obtener 6 rasgos. Los elementos se entremezclan en la prueba para evitar los efectos del orden, pero los rasgos pueden estar interrelacionados. Quiero analizar los 6 rasgos como variables dependientes en un análisis 3 (ubicación de residencia) x 2 (estado de discapacidad), con pruebas de seguimiento de efectos significativos según sea necesario. En algunos programas estadísticos esto podría llamarse análisis de varianza multivariante, pero ¿cómo hace JMP tal análisis? ¿Utilizo la plataforma Fit Model o la plataforma Multivariate Methods, o alguna otra cosa?
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Esto te dará el comienzo que necesitas.
Puede leer esto en la documentación del Modelo lineal de ajuste
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Re: cómo llevar a cabo un análisis de varianza multivariantePara ver la correlación (y las gráficas de dispersión) de las variables dependientes (y's): Métodos multivariados> Multivariante agregue todas las y. Prueba también para valores atípicos (prueba (Mahalanobis, Jackknife, et. al.) depende del tipo de datos que son las y). (También puede hacer las correlaciones por región o discapacidad). Luego puede ejecutar el modelo de ajuste en las Y de interés y agregar las dos variables independientes (residencia y discapacidad) como un Macro> factorial a grado. Esto le dará un análisis de las tablas de varianza y efectos para los dos factores y sus interacciones. Asegúrese de que los dos factores sean de tipo nominal cuando ejecute el modelo de ajuste.
