連続変数による一致統計こんにちは、
私は、行動が発生する回数を計算する観測スケールを持っています。これは、0 から 40+ までの任意の場所になる可能性があるため、連続変数である可能性があると想定しています。 合意統計を実行したいのですが、どちらも連続的であるため、JMP では実行できません。 連続変数を使用して合意統計を取得する方法に関するヒントやコツはありますか?
分析Re: 連続変数による一致統計あなたは正しいです。 より厳密な形式の関連付けである一致は、カテゴリ データ (JMP の名義または順序モデリング タイプ) でのみ意味があります。 相関は、連続変数間の線形関係を評価する有意義な方法です。
一方、データは行動が発生した回数を数えています。 この応答は通常、一般化線形モデルのポアソン分布でモデル化されます。 線形予測子には、カウントの変化を説明する要因が含まれています。
一歩下がって、あなたが本当にやろうとしていることを考えてみましょう。 どのような情報を取得したいと考えていますか? どのような比較をしていますか？ あなたの仮説は何ですか？
Re: 連続変数による一致統計これは役に立ちます。ありがとうございます。 これは同じコーディング ツールですが、2 人の異なるコーダー間で使用されるため、ツールがコーダー間で信頼できるかどうかを確認していますか? それは役に立ちますか？
Re: 連続変数による一致統計その後のあなたは一致係数だと思います。 JMP がそれをそのままサポートしているとは思いませんが、誰かがアドインまたはスクリプトを作成したのではないでしょうか? JMP にはパラメトリックでない一致の尺度がいくつかありますが、それらはあなたがやろうとしていることには最適ではないと思います。 少なくとも、仮説検定結果の単数検定統計に頼るのではなく、Fit Y by X の視覚的評価から始めて、ある程度の情報を得ることができます。
Re: 連続変数による一致統計見逃した場合は、JMP ヘルプのこの章を参照してください。測定システム分析. トピックの概要と JMP の機能について説明します。
連続したデータ (例: 相関関係) を持つ何かの尺度がある場合、通常、別のタイプのデータ (例: 関連性、一致) にその類似物があります。 したがって、既に存在するものを特定し、ソリューションのスクリプト化を回避できることを願っています。
Re: 連続変数による一致統計カッパ統計？ コーディングツールが何かわかりませんか？ 違いは数値化できますか？
