Anpassung der kleinsten Quadrate; Zusammenfassung der Effekte vs. Effekttests vs. ParameterschätzungenIch habe DOE-Ergebnisse, die einen Abschnitt „Effektzusammenfassung“ mit einem p-Wert von 0,03866 für Parameter A haben.Im Abschnitt „Effekttests“ hat derselbe Parameter einen p-Wert von 0,9353.Die Parameterschätzung für diese Variable beträgt ebenfalls 0,9353.Warum unterscheidet sich die Effektzusammenfassung vom Effekttest und der Parameterschätzung und was bedeuten die einzelnen Tests?
Danke
Betreff: Anpassung der kleinsten Quadrate; Zusammenfassung der Effekte vs. Effekttests vs. ParameterschätzungenWenn Sie dasselbe Modell an fünf Antworten anpassen, erhalten Sie fünf eindeutige Sätze von Parameterschätzungen, einen für jede Antwort. Jeder Term hat also fünf Schätzungen. Der Effektzusammenfassungsbericht zeigt die signifikanteste Schätzung für jeden Begriff.
Betreff: Anpassung der kleinsten Quadrate; Zusammenfassung der Effekte vs. Effekttests vs. ParameterschätzungenVielen Dank für die Antwort, sie war sehr hilfreich.Tatsächlich gibt es mehr als eine Antwort.Ich habe noch eine Frage zu Ihrer Antwort.Im ersten Satz geben Sie an: „... dann zeigt der Zusammenfassungsbericht das signifikanteste Ergebnis für jeden Term aus einem der Modelle an.“Mit dem Begriff „eines der Modelle“ meinen Sie ein Modell mit nur einer Antwort (Y-Rolle?
Danke
Betreff: Anpassung der kleinsten Quadrate; Zusammenfassung der Effekte vs. Effekttests vs. ParameterschätzungenWenn Sie mehr als eine Antwort (Y-Rolle) gleichzeitig modelliert haben, ohne die Möglichkeit, einzelne Modelle anzupassen, zeigt der Zusammenfassungsbericht das signifikanteste Ergebnis für jeden Begriff aus einem der Modelle an.
Im Falle einer einzelnen Antwort oder einzelner Anpassungen sind der Zusammenfassungsbericht und die Effekttests im Wesentlichen gleich. Sie testen die Bedeutung des Hinzufügens eines Begriffs zu einem Modell, vorausgesetzt, die anderen Begriffe sind bereits eingegeben. Die Nullhypothese besagt, dass der zusätzliche Term einen vernachlässigbaren Effekt darstellt.
In manchen Fällen scheinen die Parameterschätzungen mit den Effekttests identisch zu sein (redundante Informationen), sie sind jedoch nicht identisch. Die Parameterschätzungstabelle verwendet einen t-Test gegen die Nullhypothese, dass der Parameter Null ist. Die Effekttabelle verwendet einen F-Test gegen eine Nulländerung in der Modellsumme der Quadrate.
Die Unterschiede zwischen diesen beiden Berichten werden deutlicher, wenn Sie einen kategorialen Faktor mit mehr als zwei Ebenen haben.
Es gibt eine Hierarchie verschiedener Arten von Informationen, von oben nach unten. Der gesamte Modelltest, die Effekttests und die Parameterschätzungen.
Betreff: Anpassung der kleinsten Quadrate; Zusammenfassung der Effekte vs. Effekttests vs. ParameterschätzungenWerfen Sie noch einmal einen Blick auf die Wirkungszusammenfassung. Die Reihenfolge der Faktoren ist nach Wichtigkeit geordnet. Die Tabellen der Effekttests und Parameterschätzungen der Faktoren werden in der vom Benutzer angegebenen Reihenfolge im Modelldialog aufgelistet.
Wenn möglich, anonymisieren Sie Ihre Daten oder zeigen Sie einen Teil dieser Tabellen an, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.
