경사면 비교<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />세 개 이상의 범주형 변수 값을 사용하여 ANCOVA 모델을 실행한 후 기울기의 쌍별 비교를 수행하려면 어떻게 해야 합니까?
힐러리.
답: 경사면 비교최신 JMP 버전에서는 Fit Model Platform의 Fit Model 출력에서 상단 빨간색 삼각형 아래 Estimates 아래에 "Compare Slopes" 보고서 옵션도 있습니다.
이 보고서는 JMP의 평균 분석(ANOM) 구성을 사용하여 각 개별 기울기(범주형 요인의 각 수준에 해당)를 전체 평균 기울기와 통계적으로 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
이 예에서는 세 가지 기울기 중 어느 것도 테스트의 결정 한계(UDL, LDL)를 초과하지 않으므로 기울기 중 어느 것도 전체 평균 기울기와 통계적으로 크게 다르지 않다고 주장할 수 있습니다. 그러므로 우리는 어떤 경사도 서로 다르지 않다고 추론할 수 있습니다.이 결론은 위에서 설명한 대로 기울기를 비교하기 위해 쌍별 비교를 수행할 때 주장할 수 있는 것과 잘 일치합니다.
예를 들어, 일본과 미국을 비교할 때, 쌍별 비교 검정에서 얻은 p-값을 고려하면 기울기가 동일하다는 귀무가설을 기각할 증거가 없다고 주장할 수 있습니다. = 0.9985.기타와 미국, 일본과 기타를 비교할 때도 비슷한 진술을 할 수 있습니다(여기서 각각 p=0.2193 및 p=0.2204).
또한 보고서 하단의 '전체 평균 요약과의 비교' 헤더에 자세히 설명된 "그룹 평균"은 국가의 특정 수준에 해당하는 기울기일 뿐입니다.예를 들어 일본에 해당하는 기울기는 155.5177이고 기타에 해당하는 기울기는 113.0713입니다. 일본 - 기타 = 155.5177 - 113.0713 = 42.4464, 반올림하여 42.45로 위의 분석과 동일합니다.
마지막으로, 관찰된 기울기의 신뢰 한계는 각각 "하한"과 "상한"으로 표시됩니다.마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 데이터 테이블을 만든 후 Graph Builder를 사용하여 JMP에서 관찰된 기울기와 신뢰 한계를 그래프로 표시할 수 있습니다.
그래프 빌더에서 상한값과 하한값을 한계 역할로, 그룹 평균을 Y 역할로, 수준을 X 역할로 끌어서 테이블을 그래픽으로 표현한 다음 그래프를 얻습니다.
세 가지 신뢰 구간이 모두 서로 겹치기 때문에 신뢰 구간과 유의성 테스트 간의 관계를 기반으로 주장할 수 있습니다(21장 참조). 실험통계 National Bureau of Standards의 Mary Gibbons Natrella 작성), 기울기가 서로 다르다는 증거가 없습니다(이러한 한계는 95% 신뢰도로 구성되므로 0.05 알파 수준에서).
답: 경사면 비교줄리안,
이 게시물이 매우 유용하다고 생각합니다. 그러나 나는 질문으로 어려움을 겪고 있습니다. 제 경우에는 18과 같이 범주형 변수의 수준이 여러 개인 경우 JMP는 기울기에 대한 쌍별 비교를 수행합니다. 어쨌든 기울기의 쌍별 비교를 통해 큰 오류율을 피하기 위해 Tukey 또는 기타 테스트를 통해 다중 비교를 얻을 수 있습니까? 감사합니다
답: 경사면 비교훌륭한! 우리가 이걸 알아내서 정말 기뻐요
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
멋진! 이제 범주형 변수에 숫자가 있는 경우 추가 기능이 작동합니다.
가치.
정말 감사합니다.
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 6월 2일 목요일 오후 8:55
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕 힐러리,
도움이 됐어요! 한 가지 문제를 추적하고 방금 추가 기능(v0.05)을 업데이트한 것 같습니다. 순서가 설정된 후 레벨을 추가했기 때문에 값 순서에 레벨의 일부 목록만 있었습니다. 새 버전의 추가 기능에서는 값 순서에 대한 초기 설정이 열 속성에서 가져오는 것이 아니라 범주형 요인의 모든 고유 수준 목록을 만들어 찾을 수 있습니다. 이는 이러한 문제에 대해 더욱 강력해야 합니다. 이것으로 궁금증이 해결되었으면 좋겠습니다... l 이제 이것이 당신에게 효과가 있는지 알려주세요.
줄리안
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
로그에는 아무 것도 없었습니다. 나는 적응된 데이터 세트를 첨부하고 있습니다.
추가 기능을 실행한 후 모델 맞춤 출력 및 결과입니다.
감사해요,
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 6월 1일 수요일 오후 9:20
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕 힐러리,
정말 더 궁금하고 더 궁금합니다!나는 아직 이것을 해독할 수 없었고 이 정확한 동작을 내 쪽(Mac 또는 Windows 8)에서 복제할 수도 없습니다. 우리가 일관되지 않은 실패를 겪고 있다는 것은 특히 이상합니다! 로그에 보고되는 오류 메시지를 확인하는 것이 도움이 될 수 있습니다(보기 메뉴 > 로그). 추가 기능을 실행하기 전에 로그 내용을 지우고(편집 > 지우기), 추가 기능 실행 후 실패할 경우 로그를 파일로 저장하고 여기에 첨부하면 가장 도움이 됩니다. 그것은 나에게 일이 어디서 실패하고 있는지 어느 정도 알려줄 것입니다.
줄리안
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
나의 마지막 편지에 덧붙여:
테스트 데이터 세트에 네 번째 카테고리를 추가해 보았습니다. 내가 실행했을 때
추가 기능 참조용으로 카테고리 1, 2, 3에 대한 결과만 얻었습니다.
카테고리. 이 정보를 사용하여 퍼즐을 풀 수 있나요?
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 28일 토요일 오후 8:15
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
호기심 많은 사람과 호기심 많은 사람.
1. 데이터 세트가 완벽하게 작동했습니다.
2. 원래 데이터 세트에서 값 순서를 확인한 결과
그건 자연스럽게 주문됐어요.
3. 이 순서를 제거하려고 시도했지만 그것이 있든 없든 이해가 되지 않습니다.
전체 비교 세트. 일부 버전에서는 어떤 출력도 얻지 못합니다.
귀하의 추가 기능과 일부에서는 표준 참조 범주만 얻습니다.
4. 내가 명목(Nominal)으로 정의한 또 다른 수치 변수인 ditto를 시도했습니다.
5. 나만의 새로운 작은 데이터 세트를 만들었습니다. 또, 수치
범주형 변수는 나에게 단 하나의 참조 범주만을 제공했습니다. 이것은
Character-Nominal로 정의하든 숫자-Nominal로 정의하든 마찬가지입니다.
6. Windows 7에서 JMP 12를 사용하고 있습니다.
도울 수 있니?
감사해요,
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 28일 토요일 오후 8:15
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교정말 흥미롭습니다! 우리는 이것의 바닥에 도달할 것입니다.다음은 시도해 볼 수 있는 몇 가지 사항입니다.
- 실패한 데이터세트에서 요소(번호가 매겨진 열)에 값 순서가 설정되어 있는지 확인하세요. 열 > 열 정보를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 속성 아래에 값 순서가 설정되어 있는지 확인하세요. 값 순서 지정이 설정된 경우 공백으로 보입니까? 해당 속성을 삭제하고 추가 기능을 다시 시도하십시오. 이제 작동한다면 무슨 일이 일어나고 있는지 알 것 같습니다.
- 그래도 문제가 해결되지 않으면 시도해 볼 수 있는 비슷한 속성을 가진 다른 데이터세트가 있나요? 나는 그것이 당신이 작업하고 있는 데이터 세트와 관련된 것일 가능성을 테스트하고 싶습니다.
- 이 배열을 사용한 다른 데이터 세트가 없다면 여기에 첨부한 이 테스트 데이터 세트를 사용해 보시겠습니까? 이것은 동일한 배열(숫자이지만 명목상 요소)을 가지며 Windows와 Mac 모두에서 내 편에서 작동합니다.
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
유감스럽게도 v04는 번호 매기기에 대해 이전 버전과 동일한 출력을 제공합니다.
카테고리.
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 27일 금요일 오후 9:23
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕 힐러리,
방금 새 버전을 업로드했어요 (v0.04) 번호가 매겨진 수준에서는 더욱 강력해야 합니다.
줄리안
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
문제가 되는 가치관인 것 같습니다. 내가 줄 때
카테고리 이름 a1, a2 등 예상되는 결과를 얻습니다.
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 27일 금요일 오전 12:09
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
v03을 사용했지만 이전과 동일한 결과를 얻었습니다.
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 27일 금요일 오전 12:09
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕 힐러리,
나는 문제를 해결했다고 믿습니다. v0.03을 다운로드하고 다시 설치한 후 예상되는 결과가 나오면 알려주세요.
단방향 ANCOVA(상호작용 포함) 추가 기능의 단순 기울기 비교
줄리안
답: 경사면 비교흠, 결과가 나온다면 스크립트가 어딘가에서 실패한 것 같습니다. 나는 그것이 상태의 범주적 요인의 수준으로 숫자를 갖는 것과 관련이 있을 수 있다고 생각합니다. 스크립트가 값 순서를 섞기 위해 목록을 만들려고 할 때 목록이 아닌 행렬로 가져오는 것처럼 보입니다. 이에 대한 해결 방법을 찾아 새 버전을 게시하겠습니다.
답: 경사면 비교안녕 줄리안,
추가 기능의 두 번째 버전을 업로드하셨고 작동하는 것으로 확인됩니다.
더 나은. 그러나 이것은 내가 얻는 테이블입니다.
추가 기능에 대한 설명과 다릅니다." 참조
카테고리가 나열되지 않고(상태 4여야 함) 테이블이 계속되지 않습니다.
다른 참조 카테고리의 경우.
감사해요,
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 26일 목요일 오후 9:47
에게: 힐러리 보엣
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경사면 비교
줄리안 패리스의 답장
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답: 경사면 비교네 확실합니다! 추가 기능에 대한 팁을 제공해 주셔서 감사합니다. 그러나 추가를 설치했습니다.
귀하가 지시한 대로 Fit Model을 실행했습니다. 추가 기능을 클릭하면
추가 기능 이름 "적합 모델 최소 제곱을 선택하세요"라는 메시지가 나타납니다.
보고서". 어떻게 해야 하나요?
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 26일 목요일 오후 9:47
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교약간의 조사 후에... 비선형 플랫폼의 ANOM은 추정치를 각 그룹의 모델이 동일한 모양을 가지지만 x축을 따라 이동하는 "병렬" 모델과 비교하는 것으로 보입니다.따라서 이 예의 경우 기울기 ANOM 144.71의 중심선은 기울기는 동일하지만 각 그룹에 대한 절편이 다른 모델의 기울기입니다.
답: 경사면 비교추가 기능은 내장된 스크립팅 언어인 JSL을 사용하여 JMP의 기능을 확장합니다. 페이지에서 추가 기능을 다운로드하면 해당 추가 기능을 열 때 JMP에서 추가 기능을 설치할지 묻는 메시지를 표시합니다. 예를 클릭하면 추가 기능이라는 새 메뉴가 나타납니다. 이제 해당 메뉴에서 제가 작성한 추가 기능을 선택할 수 있습니다.
사용자 커뮤니티의 파일 교환 섹션에서 다른 유용한 추가 기능을 많이 찾을 수 있습니다.둘러볼 가치가 있어요!
줄리안
답: 경사면 비교고마워요, 줄리안. 추가 기능 사용에 익숙하지 않습니다.
힐러리.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 26일 목요일 오후 9:12
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교안녕 힐러리,
보고서를 다시 실행하는 데 따른 지루함을 없애기 위해 추가 기능이 포함된 이전 게시물을 보셨기를 바랍니다. 그렇지 않은 경우 해당 링크는 다음과 같습니다.
단방향 ANCOVA(상호작용 포함) 추가 기능의 단순 기울기 비교
줄리안
답: 경사면 비교Karen과 Julian에게 감사드립니다. Fit Model 플랫폼에서는 매개변수가
추정 테이블은 또한 각 기울기에 대한 t-검정을 제공합니다.
평균 경사. 또는 표시기 함수 매개변수화를 사용할 수 있으며
각 경사를 마지막 범주의 경사와 비교합니다. 하지만 다른
특정 쌍은 범주 순서를 변경해야만 비교할 수 있습니다.
모델을 다시 실행하는 것은 예를 들어 10개의 범주가 있는 경우 매우 지루한 작업입니다.
에서: 줄리안
전송된: 2016년 5월 26일 목요일 오후 7:27
에게: 힐러리 보엣
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답: 경사면 비교좋은 제안이에요, 카렌! 이는 전체/평균 기울기와의 비교가 필요할 때 이러한 분석을 생성하는 가장 직접적인 방법입니다.
편집: 평균 기울기와 비교한 경우(ANOM을 선호하더라도) 또 다른 옵션은 원본 적합 모델 보고서(상단 빨간색 삼각형 > 추정 > 확장 추정)에서 확장 추정을 요청하는 것입니다. 확장된 추정치는 명목 요인의 모든 수준에 대한 모든 매개변수를 표시합니다.
지표 매개변수화 추정과 달리 이는 모두 평균 응답과 관련됩니다. 여기서 "Turning Circle"은 평균/전체 기울기이고, 상호작용 매개변수에 대한 추정치는 평균과 비교한 각 지역의 기울기 차이입니다.
흥미롭게도... 이러한 추정치 중 일부는 비선형 플랫폼의 ANOM과 약간 다릅니다. 일본 경사에 대한 ANOM 테이블의 주어진 추정치는 155.5이며, 이는 실제로 적합 모델의 확장 추정 보고서에서 복구한 값인 141.35+14.16 = 155.51과 같습니다. 그러나 ANOM 보고서에는 평균 경사가 144.71로 나열/그려져 있는데 이는 정확하지 않습니다.(155.52+113.07+155.46)/3 = 141.35.)
답: 경사면 비교그룹 전체의 경사를 비교하는 또 다른 옵션은 비선형 플랫폼(선형 맞춤 옵션이 있음)입니다.무게가 Y이고 Turning Circle이 X이고 국가가 그룹인 경우 Julian처럼 자동차 데이터를 사용하고 Fit Curve>Polynomials>Fit Linear에서 각 그룹에 대한 선형 피팅을 얻을 수 있습니다.
그런 다음 선형 빨간색 삼각형 아래에서 "매개변수 추정치 비교"를 선택하면 절편과 기울기를 비교할 수 있습니다(위에 표시된 표에서 추정되었습니다). 경사 비교는 ANOM에 의해 수행되므로 이는 정확히 당신이 찾고 있던 것이 아니므로 비교는 전체 경사에 대한 것입니다. 모든 그룹의 경사가 전체 경사와 다릅니까? ANOM에서 고려중인 질문입니다.
답: 경사면 비교당신 말이 맞아요. 나는 질문을 오해하여 범주형 변수의 추정 효과에 대한 쌍별 비교를 보여주었습니다.
답: 경사면 비교안녕 힐러리,
천만에요! 이메일을 통해 내 게시물에 답장하신 것 같으니 스크린샷이 제대로 전달되었으면 좋겠습니다.
먼저 귀하의 질문을 해결하겠습니다.
- 일반 모수 추정치와 지표 모수 추정치의 차이점: 이는 JMP가 범주형 변수를 매개변수화하는 방식과 관련이 있습니다. 이를 수행하는 방법에는 효과 코딩과 지표 코딩의 두 가지 방법이 있습니다. 설계된 실험에서 흔히 사용되는 효과 코딩은 추정치가 모든 그룹의 총 평균을 고려하도록 모수를 모델링합니다. 따라서 일반 모수 추정치는 평균 반응과의 차이를 나열합니다. 지표 코딩은 추정치가 일부 기준선 또는 참조 그룹과의 차이를 반영한다는 것을 의미합니다. 두 유형의 매개변수화는 때때로 유용하지만 JMP의 기본값인 효과 코딩은 더 복잡한 모델에 대해 더 나은 속성을 가지므로 선호됩니다.
- 상수를 빼는 상호 작용 항의 이름 지정: 이를 중심화 또는 중심 다항식 사용이라고 합니다. 그 상수는 해당 변수의 평균이고, 상호작용항을 구성할 때 변수 간의 교차곱은 변수의 원래 값을 곱하는 것이 아니라 평균을 뺀 후의 변수 값을 구하는 것입니다. 이는 또한 복잡한 모델에 바람직한 속성을 가지며 모델의 저차 항을 더 해석하기 쉽게 유지하는 유용한 효과를 갖습니다. 간단히 말해서, 중량 측면에서 일본 대 미국과 같은 저차 항의 모수 추정치는 평균 회전 반경을 가진 자동차에 대해 해당 국가가 얼마나 다른지 나타냅니다. 회전 원 변수를 중심에 두지 않으면 저차 항은 자동차의 회전 원 반경이 0일 때의 추정치를 나타냅니다(실제로는 의미가 없음).다항식의 중심화와 그 결과에 대한 자세한 내용은 이 게시물에 대한 내 답변과 비디오를 참조하세요. 다중 회귀 분석의 추정치
- 각 그룹의 기울기를 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 지표 모수화 표를 사용하면 연속 변수에 대한 추정치를 볼 수 있으며 이는 참조 범주의 기울기에 대한 추정치가 됩니다.또 다른 방법은 분석 > X로 Y 맞추기를 사용하는 것입니다.연속 Y와 연속 X만으로 이를 설정하고 확인을 클릭한 다음 출력이 완료되면 빨간색 삼각형 > 그룹화 기준으로 이동한 다음 범주형 변수를 선택합니다. 이제 수행하는 모든 작업은 각 X에 대해 별도로 수행됩니다. 빨간색 삼각형 > 적합선으로 돌아갑니다. 이제 범주형 X 수준만큼 많은 선형 적합치를 갖게 됩니다. 거기에서 개별 슬로프를 읽을 수 있습니다.
귀하의 의견에 동의합니다! 답변을 게시한 후 이것이 얼마나 수동적인 일인지 생각하기 시작했습니다! 범주형 X의 수준이 많으면 다소 지루할 것입니다. 그래서 저는 이것을 자동화하기 위해 추가 기능을 개발했습니다. 단방향 ANCOVA(상호작용 포함) 추가 기능의 단순 기울기 비교
이게 도움이 되길 바란다!
줄리안
답: 경사면 비교안녕하세요 줄리안,
자세한 답변을 보내주셔서 감사합니다. 정말 감사합니다.
설명의 단계를 하나씩 진행합니다. 댓글 하나랑 추가 하나
질문:
범주형 변수의 수준이 3개 이상인 경우 이는 변경을 의미합니다.
모든 항목을 포괄하는 데 필요한 만큼 값의 순서를 지정합니다.
비교 쌍. 어렵지는 않은데 JMP가 하면 좋을 것 같아요
이것을 단일 단계로 메뉴에 구축할 수 있습니다.
일반 매개변수 추정치의 차이를 이해하지 못했습니다.
및 지표 함수 매개변수화 추정치. 나도 이해하지 못해요
연속형에서 상수(38.5862)를 뺀 역할
추정값을 얻는 데 있어서 예측자(회전 원)입니다. SAS를 사용하는 경우
PROC GLM의 ESTIMATE 문을 사용하면
범주형 변수의 각 값에 대한 회귀 기울기입니다. 어떻게 얻을 수 있나요?
JMP에 이 값이 있나요?
다시 한 번 감사드립니다.
힐러리.
에서: 줄리안 패리스
전송된: 2016년 5월 25일 수요일 오전 12:44
에게: hillaryvoet
주제: 당신은 Re: 비교에서 Julian Parris에 의해 언급되었습니다.
JMP 사용자의 경사
JMP 사용자 커뮤니티
<>
당신은 언급되었습니다
줄리안 패리스
<> *Re:
JMP User*의 기울기 비교 - Julian Parris가 언급한 내용 보기
<>
답: 경사면 비교안녕 힐러리보엣 ,
귀하의 질문을 올바르게 이해하고 있다면 범주형 변수(X1)와 연속형 변수(X2)를 사용한 회귀 분석과 연속형 변수(Y)를 예측하는 이들 간의 상호 작용이 있습니다. 범주형 변수(X1)에는 두 개 이상의 수준이 있고 X1과 X2 사이에 통계적으로 유의미한 상호 작용이 있으며 이에 대한 후속 조치를 통해 X2에 대한 Y의 회귀가 어떤 그룹에 대해 다른지 확인하려고 합니다. 여기에 다른 사람들이 나열한 방법은 기울기의 쌍별 차이를 테스트하는 것이 아니라 연속 회귀 분석기(X2)의 평균 수준을 가정하여 평균의 쌍별 차이를 테스트하는 것 같습니다.원하는 테스트를 받을 수 있는 방법이 있지만 몇 가지 추가 단계가 필요합니다. 이 예에서는 Car Physical Data 샘플 데이터세트를 사용하겠습니다.
먼저 당신이 작업하고 있는 것과 같은 모델을 피팅하겠습니다. 나는 국가와 회전 원, 그리고 그들의 상호 작용을 기반으로 무게를 예측합니다.
회귀 그래프에서 우리는 여러분이 요구하는 것을 직접 볼 수 있습니다. 즉, 일본/기타, 일본/미국, 기타/미국의 각 쌍 사이의 기울기 차이에 대한 세 가지 테스트를 볼 수 있습니다.
국가 요인에 대한 세부 효과(예: LSMeans Differences Student's t)에서 생성된 테스트는 경사 차이에 대한 테스트가 아니라 평균 회전 원 수준을 가정하여 해당 국가에 대해 자동차의 평균 중량이 다른지 여부에 대한 테스트입니다.
경사 테스트를 공개하기 위해 최상위 빨간색 삼각형 > 추정 > 지표 매개변수 추정으로 이동합니다.
이는 지표 매개변수화(일반 매개변수 추정표의 기반이 되는 효과 코딩과 반대)를 기반으로 하는 매개변수 추정치 테이블을 표시합니다. 즉, 범주형 요인의 마지막 수준이 참조 범주로 사용되며 추정치가 해당 참조 카테고리와의 차이점입니다. 이것은 우리에게 유용할 것입니다.
미국에서는 추정치가 표시되지 않습니다. 이는 미국이 참조 범주이기 때문에 모든 추정치가 미국에 대해 추정한 것과 다르기 때문입니다. 국가[일본]는 추정치 256.78로 일본과 미국의 평균 체중 차이가 얼마나 되는지 나타냅니다. 위의 순서 차이 보고서 테이블에서 본 것과 동일하다는 점에 유의하세요.
상호작용 모수 추정치를 살펴보면 동일한 논리인 국가[일본]*(Turning Circle-38.5862)를 사용할 수 있으며 관련 추정치는 일본의 기울기가 미국의 기울기와 어떻게 다른지 보여줍니다(그런데, 미국의 경사는 참조 범주이므로 "Turning Circle" 아래에 나열되므로 155.46이 미국입니다.일본의 기울기는 미국의 기울기와 거의 동일하며 값이 0.06, p = 0.9985만 다릅니다. 기타에 대한 기울기는 미국과 -42.38만큼 다릅니다(p = 0.2193).
이제 거의 다 왔습니다. 일본 대 기타 테스트 중 하나가 누락되었습니다. 이를 얻으려면 JMP가 일본 또는 기타를 참조 범주로 처리하도록 한 다음 이 분석을 다시 실행해야 합니다. 저는 기타를 참조 카테고리로 취급하도록 선택하겠습니다. 참조 범주를 변경하기 위해 국가 열의 값 순서 속성을 변경하겠습니다. 테이블의 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 정보로 이동합니다. 열 속성을 클릭한 다음 값 순서를 선택합니다. 순서를 변경하려면 "기타"를 선택하고 아래로 이동을 클릭하세요. 나열된 마지막 카테고리가 참조 카테고리가 됩니다.완료되면 확인을 클릭하세요.
모델을 다시 실행하려면 기존 적합 모델 출력 > 스크립트 > 분석 다시 실행의 맨 위 빨간색 삼각형으로 이동하세요.
이제 "지표 기능 매개변수화"에는 이전에 본 것과 동일한 분석이 나열되지만 "기타"가 참조 범주로 사용됩니다.
이제 마지막 테스트가 있습니다. 일본 대 기타, "국가[일본]*(Turning Circle-38.5862)" 행에서 찾을 수 있습니다.42.45의 차이, p = 0.2204.
그래서 우리는 세 가지 쌍별 기울기 테스트를 가지고 있습니다.
일본 대 미국, 차이 = 0.06, p = 0.9985.
기타 대 미국, 차이 = 42.38, p = 0.2193.
일본 vs 기타, 차이 = 42.45, p = 0.2204.
이게 도움이 되길 바란다!
줄리안
답: 경사면 비교회귀로부터의 회귀 모수 추정치: (연령대에 대한 추정치가 테스트하려는 것이라고 가정합니다.)
다중 비교 실행 결과:
Age 14와 Age 16의 쌍 비교: 기울기의 차이: 2.3656086-0.2714001=2.0942085
답: 경사면 비교다중 비교 테스트는 최소 제곱 평균을 비교하지만 이는 기울기와 동일합니다. 범주형 변수(Q라고 함)의 2개 수준이 있고 연속형 변수를 X라고 하는 경우를 생각해 보세요. 귀하의 모델은 Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X입니다.
첫 번째 수준인 1에서 Q를 수정한다고 가정합니다. 내 모델은 Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X로 단순화됩니다.
B12 상호작용 매개변수는 범주형 변수의 다양한 수준에 대한 기울기 조정입니다. 따라서 상호 작용 항의 최소 제곱 평균이 다른지 확인하기 위한 테스트는 기울기가 다른지 테스트하는 것과 동일합니다. 범주형 변수의 수준 1에 대한 B12가 범주형 변수의 수준 2에 대한 B12와 다른 경우 두 범주에 대한 기울기가 다릅니다.
답: 경사면 비교ANCOVA는 범주형 변수인 모델을 실행하여 수행됩니다.
연속 변수, 그리고 – 내가 관심 있는 경우 – 상호 작용
경사의 평등을 테스트하는 용어입니다. 견적 사용 - 다중
비교는 최소 제곱 간의 차이점과 중요성을 제공합니다.
슬로프 사이가 아니라는 뜻입니다.
에서: 지안차오
전송된: 2016년 5월 24일 화요일 오후 9:15
에게: 힐러리 보엣
주제: 답변: - 경사면 비교
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경사면 비교
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답: 경사면 비교ANCOVA에 적합 모형의 표준 최소 제곱을 사용하는 경우 다음을 선택하십시오. 견적 => 다중 비교 쌍별 비교를 위해 상단 빨간색 삼각형의 옵션입니다. 자세한 내용은 아래로 스크롤하여 설명서를 확인하세요. 모든 쌍별 비교 다음 스크린샷은 연령 그룹에 대한 Tukey의 모든 쌍별 비교를 보여줍니다.
Re: 경사도 비교저는 이런 종류의 분석(평행 경사)이 '적절한' ANCOVA와 일치한다고 생각합니다. Julian은 여기 그녀의 비디오 중 하나에서 이에 대해 이야기합니다:
https://youtu.be/k3zk45WrmUI?t=1400
Re: 경사도 비교JMP 19 릴리스 주기의 일부로, Compare Slopes 보고서가 업데이트되어 학생의 t 또는 '다중 비교 수정'(예: Tukey HSD) 프레임워크에서 직접 기울기를 비교할 수 있는 기능이 포함되었습니다.
여기서 볼 수 있듯이, 학생용 t 하위 메뉴 옵션( JMP 19 EA 5 릴리스 , 이 글을 쓰는 시점 기준)을 사용하여 표시된 결과는 @julian이 이 게시물의 원래 솔루션에서 인내심 있게 안내해 준 방법을 사용하여 원래 요약한 내용과 일치합니다.
