2種類の分散を持つ結果を持つ要因計画を分析する方法は？こんにちは
2つの要因を持つ2レベルの要因計画からのデータセットがあります。
データセットには、各ユーザーごとの購入金額が含まれています。
各行は一意のユーザーです。 値が0の購入は、ユーザーが購入しなかったことを意味します。 AとBは治療法です。
ユーザーあたりの平均購入額（米ドルでの購入額の合計をユーザー数で割ったもの）に対する治療AとBの効果を計算したいと思います。
ただし、2つのタイプの分散を考慮する必要があると思います。
まず、購入率の変動、つまりユーザーが注文したかどうか。 2番目–平均購入額の変動。
JMPでそのような分析を行うための適切な方法を提案できますか？
データセットを添付しました。
DOERe：2種類の分散を持つ結果を持つ要因計画を分析する方法は？15,771回の観測のうち265回の購入しかありません。 この場合、OLS回帰は不適切です。 それは惨めに失敗し、モデルの仮定はひどく違反されます。 購入金額をバイナリ応答Purchased = {no、yes}に変換し、ロジスティック回帰でモデル化しました。 診断が悪いようです。 モデルはPurchased = yesを予測しませんでした。 ポアソン対数線形モデルを試しましたが、機能しましたが、AまたはBの効果の証拠はほとんど示されませんでした。
私はあなたのデータテーブルに私の追加を添付しました。
Re：2種類の分散を持つ結果を持つ要因計画を分析する方法は？どうもありがとうございました！
二項データにロジスティック回帰を使用できることは理解しています。 しかし、購入に対してAまたはBのプラスの効果があり（はい、いいえ）、関心のある結果がユーザーあたりの平均購入額であった場合はどうでしょうか。 これはバイナリメトリック（はい、いいえ）と平均購入注文量（購入済み=はい）の積であるため、この結果は異なります。 より多くの成功した購入を行うことができますが、注文の平均購入量が少ないため、ユーザーあたりの平均購入量が少なくなります。 この結果のOFAT検定では、ノンパラメトリックを使用できますマン-ホイットニーU検定。 しかし、回帰分析を行いたい場合はどうでしょうか。
