この線形回帰をどのように解釈しますか？皆さんこんにちは！
私が実行した分析については、写真を参照してください。
簡単に言えば、助成金の種類（0、1、2、または3）が出版物の総引用数を予測できるかどうかを確認したいと思います。
助成金の種類は引用の重要な予測因子のようです。 これを報告するにはどうすればよいですか？
のようなものです「助成金の種類は、出版物の総引用数の重要な予測因子であり、助成金2は、他の助成金と比較して総引用数が最も多かった」適切な？
あなたからの返信を楽しみにしています。
分析Re：この線形回帰をどのように解釈しますか？これは実行するのに適切な分析でもありますか？
Re：この線形回帰をどのように解釈しますか？こんにちは、
最初の投稿でキャプチャされたレポート画像の外観から、残差の分布に問題がある可能性があります。 モデルは、残差が正規分布する必要があることを前提としています。あなたの場合、それはかなり非対称に見えますが、実際のテストなしでは確信が持てません。 これを行うには、モデルの出力で、[残差の保存]を選択し、テーブルでこの新しい列を選択して、正規性をテストします。
見た目から、Log XまたはLog（X + 1）変換を使用して総引用数の変更を試してみることをお勧めします。
非常に単純なモデル、つまり1 Y x 1 Xがあり、Yの分布に問題がある可能性があることを考慮すると、Fit Y by X>一元配置分散分析>ノンパラメトリックでノンパラメトリック検定（Wilcoxonなど）を調べることもできます。
これらは私の謙虚な推奨事項であり、より経験豊富なJMPユーザーからの入力が望ましい場合があります。
ベスト、
TS
