Hola
Tengo un conjunto de datos de un diseño factorial de 2 niveles con 2 factores.
El conjunto de datos contiene el monto de la compra por cada usuario.
Cada fila es un usuario único. Comprar con valor 0 significa que el usuario no compró. A y B son tratamientos.
Quiero calcular el efecto de los tratamientos A y B sobre la compra promedio por usuario (suma de la compra en USD dividida por el número de usuarios).
Sin embargo, supongo que debemos tener en cuenta dos tipos de varianza.
Primero, la variación de la tasa de compra, es decir, si el usuario ordenó o no. En segundo lugar, la variación en el valor medio de compra.
¿Puede sugerir el método apropiado para realizar dicho análisis en JMP?
He adjuntado el conjunto de datos.
Solo tiene 265 compras de 15,771 observaciones. La regresión OLS es inapropiada en este caso. Fracasa miserablemente y los supuestos del modelo se violan gravemente. Transformé el monto de la compra en una respuesta binaria Comprado = {no, sí} y luego lo modelé con regresión logística. Los diagnósticos se ven mal. El modelo nunca predijo Comprado = sí. Probé el modelo log-lineal de Poisson y funcionó, pero demostró muy poca evidencia de un efecto de A o B.
Adjunté su tabla de datos con mis adiciones.
