상호 작용을 포함한 여러 효과가 있는 이진 결과 시간 과정 데이터를 분석하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
나는 Response / Non-Response와 같은 이진 결과를 일상적으로 분석합니다. 단일 시점 Nominal Logistic Platform을 사용한 연구에서. 이제 분석을 확장하여 내 모델의 시간 요소, 그리고 그렇게 하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 확신이 서지 않는다는 것을 깨달았습니다.
구체적으로, 이 포스트에 첨부된 모의 데이터 파일에서 VAR1과 VAR2, 그리고 VAR1 사이의 가능한 상호작용을 고려하여 VAR2와 VAR3의 각 레벨에 대한 Time, VAR1, VAR1 * Time의 효과를 평가해야 합니다. 그리고 VAR3.
나는 연속 변수에 대한 반복 측정 최소 제곱 평균 모델에 익숙하지만 범주형 결과에 대해 유사한 접근 방식을 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
JMP 16.1, 윈도우
모든 입력을 환영합니다.
최상의,
TS
해석학창Re: 상호 작용을 포함한 여러 효과가 있는 이진 결과 시간 과정 데이터를 분석하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
약간의 읽기를 수행한 후 이항 분포를 사용하는 일반화 선형 모델이 종단 이진 결과 분석에 대한 합리적인 접근 방식인 것 같습니다. 그러나 플랫폼 보고서의 세부 정보와 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다.
- 적합도에서: Pearson 통계가 > 0.05이고 이탈도 통계가 < 0.05일 때 올바른 해석은 무엇입니까?
- 스튜던트화된 편차의 경우: 이항 분포에 대한 이 분포의 기대치는 무엇입니까?
도와주셔서 감사합니다.
최상의,
TS
Re: 상호 작용을 포함한 여러 효과가 있는 이진 결과 시간 과정 데이터를 분석하는 방법은 무엇입니까?
Pearson 카이제곱은 전체 모형 검정입니다. 이탈도는 포화 모델과 비교하여 적합성 테스트가 부족하다는 것입니다. 잔차 그림은 이상값이나 영향력 있는 관측치를 찾는 데 도움이 됩니다.
