Come analizzare il disegno fattoriale con un risultato avente due tipi di varianza?Ciao
Ho un set di dati da un disegno fattoriale a 2 livelli con 2 fattori.
Il set di dati contiene l'importo dell'acquisto per ogni utente.
Ogni riga è un utente unico. Acquisto con valore 0 significa che l'utente non ha acquistato. A e B sono trattamenti.
Voglio calcolare l'effetto dei trattamenti A e B sull'acquisto medio per utente (somma dell'acquisto in USD divisa per il numero di utenti).
Tuttavia, presumo che dobbiamo tenere conto di due tipi di varianza.
Primo: la variazione del tasso di acquisto, ovvero, l'utente ha ordinato o meno. Secondo: la variazione del valore medio di acquisto.
Potete suggerire il metodo appropriato per eseguire tale analisi in JMP?
Ho allegato il set di dati.
DOERi: Come analizzare il disegno fattoriale con un risultato avente due tipi di varianza?Hai solo 265 acquisti su 15.771 osservazioni. La regressione OLS non è appropriata in questo caso. Fallisce miseramente e le ipotesi del modello sono gravemente violate. Ho trasformato l'importo dell'acquisto in una risposta binaria Acquistato = {no, sì} e poi l'ho modellato con la regressione logistica. La diagnostica sembra pessima. Il modello non ha mai previsto Acquistato = sì. Ho provato il modello log-lineare di Poisson e ha funzionato, ma ha dimostrato pochissime prove per un effetto di A o B.
Ho allegato la tua tabella dati con le mie aggiunte.
Ri: Come analizzare il disegno fattoriale con un risultato avente due tipi di varianza?Vi ringrazio molto!
Capisco che possiamo usare la regressione logistica per i dati binomiali. Ma cosa succederebbe se avessimo un effetto positivo di A o B sull'acquisto (Sì, No) e il risultato dell'interesse fosse un importo medio di acquisto per utente. Questo risultato è diverso perché si tratta di un prodotto di una metrica binaria (Sì, No) e di una quantità media di ordini acquistati (con acquistati = sì). Possiamo avere più acquisti di successo, ma un numero medio di ordini acquistato basso, di conseguenza otterremo un importo medio di acquisto inferiore per utente. Nei test OFAT per questo risultato possiamo usare non parametrico Mann - Whitney U Test. Ma per quanto riguarda i casi per cui vogliamo fare un'analisi di regressione?
