Diferentes resultados entre las estimaciones de parámetros y la parametrización de la función del indicadorEstimado,
Realicé un modelo de regresión que consta de 9 términos (efectos principales e interacciones). Las 4 variables utilizadas en este modelo son variables categóricas y todas tienen 2 niveles. Como soy usuario de SAS, prefiero la parametrización de la función Indicador a la parametrización de JMP. Sin embargo, noté cierta discrepancia entre los valores p de la tabla de estimaciones de parámetros y la parametrización de la función del indicador. Para 1 interacción en el modelo, la tabla de estimaciones de parámetros proporciona un valor p de 0,0046 y la parametrización de la función indicadora proporciona un valor p de 0,5173. Este es el único término que pasa de ser significativo a no significativo al cambiar la parametrización. No estoy seguro de si esta es información útil, pero los errores estándar en la tabla de estimaciones de parámetros son los mismos para todos los términos del modelo. ¿Alguien podría explicarme cuál podría ser la razón detrás de esto?
Gracias de antemano.
Investigación de Consumidores y MercadosLa personalización en masaRe: Diferentes resultados entre estimaciones de parámetros y parametrización de funciones de indicadorLa tabla Estimaciones de parámetros incluye valores p para la hipótesis nula de que el parámetro es igual a cero. los parametrización determina las estimaciones y el significado del parámetro para predictores categóricos.
Re: Diferentes resultados entre estimaciones de parámetros y parametrización de funciones de indicadorGracias @markbailey para su respuesta.
Soy consciente de que el uso de una parametrización diferente terminará en diferentes valores p. Sin embargo, no esperaba que, según la paremetrización, un valor p para un término dado pasara de significativo a no significativo. Esa es una gran diferencia. ¿Hay algo detrás de la parametrización que utiliza JMP que resulte en un término significativo mientras que la parametrización GLM termina en un valor no significativo para el mismo término?
Re: Diferentes resultados entre las estimaciones de los parámetros y la parametrización de la función del indicadorLa documentación explica tanto la codificación de cada parametrización como la interpretación de los parámetros de cada esquema. Los términos representan diferentes efectos bajo cada parametrización, por lo que, por supuesto, no hay razón para que un término deba ser necesariamente significativo en ambas parametrizaciones.
