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カテゴリー変数に関する個々の結論を導くための多変量解析に関する質問

こんにちは！

さまざまな助成金について結論を出すために多変量解析を行うように言われましたが、続行方法が少し混乱しています。

カテゴリー変数があります（付与タイプ：1、2、3、または4） 

およびいくつかの数値変数（出版物の数、資金の量（$）、および引用数） 

 

私がやろうとした名目ロジスティック回帰を使用してフィットモデル、 Yとその他の変数にモデル効果の下でグラントタイプを配置することにより、各グラントの個人差を調べることはできません。 

一般的にだけでなく、各助成金に固有の効果を結論付けるために、ここでどの多変量分析が適切ですか？

 

ありがとう！

分析Re：多変量解析についての質問で、カテゴリー変数に関する個々の結論を導き出すこんにちは、
それは本当に対処する必要がある質問に依存します（つまり、テストしたい仮説は何ですか）。一見したところ、助成金の種類はモデルの要素（つまり、X変数）結果（Y）は、リストした継続測定の1つです（例：出版物の数または引用数）。助成金の額も助成金の所有物であることを考慮して、助成金の種類と助成金の額との間の相互作用の可能性も考慮に入れます。これにより、一元配置または二元配置の分散分析が得られ、解釈はかなり簡単になりますが、繰り返しになりますが、対処する必要がある質問は何ですか。
ベスト、
TS