두 가지 유형의 분산이있는 결과로 요인 설계를 분석하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요
요인이 2 개인 2- 수준 요인 설계의 데이터 세트가 있습니다.
데이터 세트에는 각 사용자 당 구매 금액이 포함됩니다.
각 행은 고유 한 사용자입니다. 값이 0 인 구매는 사용자가 구매하지 않았 음을 의미합니다. A와 B는 치료법입니다.
사용자 당 평균 구매 (USD 단위의 구매 합계를 사용자 수로 나눈 값)에 대한 치료 A와 B의 효과를 계산하고 싶습니다.
그러나 두 가지 유형의 분산을 고려해야한다고 가정합니다.
첫째 – 구매율의 차이, 즉 사용자가 주문했는지 여부입니다. 둘째 – 평균 구매 가치의 차이.
JMP에서 이러한 분석을 수행하는 적절한 방법을 제안 할 수 있습니까?
데이터 세트를 첨부했습니다.
암사슴Re : 두 가지 유형의 분산이있는 결과로 요인 설계를 분석하는 방법은 무엇입니까?15,771 건의 관찰 중 265 건의 구매 만 있습니다. 이 경우 OLS 회귀는 부적절합니다. 비참하게 실패하고 모델 가정이 심하게 위반됩니다. 구매 금액을 이진 응답 Purchased = {no, yes}로 변환 한 다음 로지스틱 회귀로 모델링했습니다. 진단 결과가 나빠 보입니다. 모델은 Purchased = yes를 예측하지 않았습니다. 나는 Poisson 로그 선형 모델을 시도해 보았지만 효과가 있었지만 A 또는 B의 효과에 대한 증거는 거의 입증되지 않았습니다.
추가 사항과 함께 데이터 테이블을 첨부했습니다.
