2- 요인 2- 수준 설계를 4 개의 다른 처리 설계 인 것처럼 분석안녕하세요!
그러한 경우에 다른 결과가 나타나는 이유가 궁금합니다.
여기에는 명목 회귀 / 로지스틱 회귀를 사용하여 분석 할 수있는 고전적인 2- 요인 2- 수준 요인 설계가 있습니다.
분석에 따르면 상호 작용 만 중요합니다.
그러나이 데이터를 A1, B1, C (A1 * B1), D (A0 * B0) 요인 4 개가있는 것처럼 변환하면
주 효과가 중요하다는 것을 알게 될까요?
이것을 어떻게 설명하고 해석 할 수 있습니까?
추신
데이터 세트는 첨부 파일에 있습니다. 이 결과는 실제 실험에서 나온 것입니다.
암사슴Re : 2- 요인 2- 수준 설계를 4 개의 다른 처리 설계 인 것처럼 분석실제로 네 가지 요소가 없습니다. 구성이 모델을 과도하게 지정하므로 JMP는 마지막 '요인'을 임의로 0으로 만들고 처음 세 개가 편향되었음을 나타냅니다.
두 개의 2- 수준 요인에 해당하는 것은 4 개의 2- 수준 요인이 아니라 하나의 4- 수준 요인입니다.
Re : 2- 요인 2- 수준 설계를 4 개의 다른 처리 설계 인 것처럼 분석네, Mark가 말했듯이 ... 당신은 4 개의 치료에서 3 개의 자유도가 있습니다.
