Unterschiedliche Ergebnisse zwischen Parameterschätzungen und IndikatorfunktionsparametrierungSehr geehrter,
Ich habe ein Regressionsmodell durchgeführt, das aus 9 Begriffen besteht (Haupteffekte und Wechselwirkungen). Die 4 in diesem Modell verwendeten Variablen sind kategoriale Variablen, die alle 2 Ebenen haben. Da ich ein SAS-Benutzer bin, bevorzuge ich die Parametrierung der Indikatorfunktion gegenüber der Parametrisierung von JMP. Ich bemerkte jedoch eine gewisse Diskrepanz zwischen den p-Werten der Parameterschätzungstabelle und der Parametrisierung der Indikatorfunktion. Für 1 Interaktion im Modell liefert die Parameterschätzungstabelle einen p-Wert von 0,0046 und die Indikatorfunktionsparametrisierung einen p-Wert von 0,5173. Dies ist der einzige Begriff, der sich beim Ändern der Parametrisierung von signifikant zu nicht signifikant ändert. Ich bin mir nicht sicher, ob dies hilfreiche Informationen sind, aber die Standardfehler in der Parameter-Esitmates-Tabelle sind für alle Modellbegriffe gleich. Könnte mir bitte jemand erklären, was der Grund dafür sein könnte?
Danke im Voraus.
AnalytikBetreff: Unterschiedliche Ergebnisse zwischen Parameterschätzungen und IndikatorfunktionsparametrierungDie Tabelle mit den Parameterschätzungen enthält p-Werte für die Nullhypothese, dass der Parameter gleich Null ist. Das Parametrierung bestimmt die Schätzungen und die Bedeutung des Parameters für kategoriale Prädiktoren.
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse zwischen Parameterschätzungen und IndikatorfunktionsparametrierungVielen Dank @markbailey für deine Antwort.
Mir ist bewusst, dass die Verwendung einer anderen Parametrisierung zu unterschiedlichen p-Werten führt. Ich hatte jedoch nicht erwartet, dass basierend auf der Paremeterisierung ein p-Wert für einen bestimmten Term von signifikant zu nicht signifikant wechseln wird. Das ist ein ziemlich großer Unterschied. Gibt es etwas hinter der von JMP verwendeten Parametrisierung, das zu einem signifikanten Term führt, während die GLM-Parametrisierung für denselben Term zu einem nicht signifikanten Wert führt?
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse zwischen Parameterschätzungen und IndikatorfunktionsparametrierungIn der Dokumentation wird sowohl die Codierung für jede Parametrierung als auch die Interpretation der Parameter unter jedem Schema. Die Begriffe repräsentieren verschiedene Effekte Bei jeder Parametrisierung gibt es natürlich keinen Grund, warum ein Begriff bei beiden Parametrisierungen unbedingt von Bedeutung sein sollte.
