共分散分析の結果を解釈する方法こんにちは。JMP の共分散分析のテーブルの見方についての質問です。
上記のデータがあり、身長を共変量とみなして共分散分析を行いました。
まず、コントロール、高速、低速の実際の平均がそれぞれ 12.13、9.41、15.83 であるため、青いボックスは共変量による「調整平均」だと思います。
したがって、2 番目に、パラメーター推定 (赤いボックス) は切片とτ 1とτ2 (τ3 =0)、そしてそれを推定することができます
コントロール: 9.6717502 - 0.142494 + 0.0558x
高速: 9.6717502 - 3.286649 + 0.0558x
遅い: 9.6717502 + 0.0558x
共変量 (身長) の平均は 49.9 であるため、次のように推定できます。
コントロール : 9.53 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.314
高速: 6.39 + 0.0558 * 49.9 ≈ 9.17
遅い : 9.6717502 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.457
JMP の調整平均 (青いボックス) と比較すると、Control と Fast は正しいですが、Slow は異なります。 JMPはこう言っている15.885810。
私の計算では Slow は 12.457 です。 共分散分析について間違った理解をしているのでしょうか、それとも JMP は一般的な共分散分析とは異なる方法で計算しますか?
これをどのように解釈すればよいか教えていただけますか?
いつも本当にありがとう！！！
高度な統計モデリングマスカスタマイゼーション品質およびプロセスエンジニアリングRe: 共分散分析の結果を解釈する方法申し訳ありませんが、あなたの分析について何かを示唆するつもりはなく、私が他の人から教えられたことをそのまま伝えただけです。 はい、デフォルトはタイプ III です (これは、いわばモデルの入力方法に対してより堅牢です)。そのため、最初にモデル内の共変量が必要になり、他の変数を考慮せずにその重要性をテストします (これがタイプ III です) III はそうします）。 タイプ I では、共変量によって説明される変動量のみを確認します。 次に、モデル内の残りの項にタイプ III を使用します。
ただし、ダンの言うことはもちろん正しく、この場合は問題ではありません...どちらも統計的に有意であるように見えます。
ちょっと興味があるのですが、身長と肥料の放出の間に相互作用がある可能性はありますか（それが速い/遅いという意味だと仮定して）。
Re: 共分散分析の結果を解釈する方法順序によって値が変更される場合は、タイプ I の二乗和が使用されていることを意味します。 JMP では、これを「推定」の下の赤い三角のポップアップ メニューで「順次テスト」と呼びます。 JMP のデフォルトはタイプ III 平方和であり、モデルの次数によって重要度は変わりません。 因数は、使用される平方和の種類に関係なく重要です。
Re: 共分散分析の結果を解釈する方法コメントありがとうございます。 順序によって値が変わるということは、ANOVA 表が Type III であることを意味しますね。 JMP の ANOVA テーブルのデフォルトは Type III ですか?ファイルもありがとう:)
Re: 共分散分析の結果を解釈する方法どうもありがとうございます！！ すごくわかりやすいですね！！ 私は愛する "予測式』 うまくいきそうです。
どうもありがとう。
Re: 共分散分析の結果を解釈する方法あなたの分析についていくつか考えてみます。 まず共変量をモデルに入力し、逐次検定を使用して共変量の有意性を分析する必要があります。 また、共変量を使用するときは常に VIF を確認してください。 あなたの場合、それらは 2 未満であるようですが、これは問題ありません。
最小二乗平均は、何らかの中立値に設定された予測式の関数であり、それらの名目因子レベルの平均です。 モデルの適合スクリプトと、その結果として保存された予測式を含むデータ テーブルを追加しました。 JMP では、Slow の LS 平均は確かに正しいです。
Re: 共分散分析の結果を解釈する方法近いですが、JMP がカテゴリ肥料係数をコード化する方法により、モデルは少しずれています。
見たいものを見る最も簡単な方法は、赤い三角形に移動して選択することです。
推定 > 予測式の表示:
または、赤い三角形から [推定] > [拡張推定] を選択します。
JMP がコーディングを行う方法では、カテゴリ変数の推定値を加算して 0 にする必要があります。 したがって、低速の推定値 = -1*(制御推定値 + 高速推定値) = -1*(-.142494 + -3.286649) = 3.4291433 となり、0 ではなくなります。
