domanda urgente: centraggio regressore - per favore aiutatemiCara comunità,
Ho una domanda molto urgente. Centra un regressore prima di escludere i valori anomali dalla variabile dipendente o dopo? Cambierebbe la media del regressore perché i punti dati che sono un valore anomalo per la variabile dipendente, il loro valore del regressore non saranno inclusi nella media del regressore utilizzato per centrarlo. Esiste una convenzione in quale ordine dovrebbe essere eseguita?
Spero di aver espresso correttamente la mia domanda a parole.
Apprezzerei molto ogni suggerimento.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiOk, gli effetti casuali erano ciò che mi mancava.Non saresti comunque in grado di incorporarli in una regressione logistica originale usando JMP.Puoi farlo con SAS (PROC GLIMMIX) o in R.Sono sicuro che ci sono implementazioni software di Box-Cox con un parametro offset, ma JMP non lo fa.Aggiungerei solo 4 a quelli se vuoi Box-Cox solo per vedere se una trasformazione aiuterebbe.In realtà ha senso farlo con questi dati perché una scala Likert a 7 punti da 1 a 7 ha tanto senso quanto da -3 a 3.Ho esaminato i modelli ordinari dei minimi quadrati di quelle risposte e la non normalità non è poi così male nel tracciare i residui studentizzati su un normale diagramma quantilico.Non farei nulla per quanto riguarda le trasformazioni e userei solo le risposte così come sono.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiGrazie mille per il tuo tempo e la tua risposta dettagliata. Voglio adattare un modello misto lineare con sia il partecipante che il numero articolo come effetti casuali (solo intercettazioni). Non riesco a spiegare la tendenza con il numero di riga, forse è perché al momento è ordinato per keyresp?Il mio supervisore mi ha consigliato di fare l'LMM per i dati ordinali, anche se tecnicamente è ordinale. Ora ho calcolato tutti i modelli per resp.val con le diverse trasformazioni e salvato i residui. Poiché tutti non seguono una distribuzione normale, userei log poiché la distribuzione normale è almeno al terzo posto delle raccomandazioni. Oppure c'è un modo per calcolare Box Cox senza aggiungere una costante ai miei valori in modo che diventino positivi?
Purtroppo non riesco ad allegare il file.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiGrazie per averlo pubblicato.Risolve molta confusione.Il centraggio non farà nulla per te in questo caso poiché non stai chiedendo di modellare alcun effetto di ordine superiore che implichi rating.response.
Se hai incluso l'interazione con rating.response, vedresti che le interazioni con quell'effetto sono centrate dalla valutazione media:
Sono sicuro che hai notato un alto grado di non normalità per quella risposta.Sulla base del diagramma di Box-Cox, consiglierei una trasformazione di potenza utilizzando il valore -0,5 (reciproco della radice quadrata).C'è anche un problema con l'indipendenza: a molto tendenza evidente nei residui dopo l'ordine delle righe (l'ordine delle righe corrisponde all'ordine temporale qui?).Non sono sicuro di cosa stia succedendo lì, ma questa è una grande domanda che dovrebbe essere affrontata.Questo grafico residuo mostra il problema con la trasformazione, ma puoi vederlo anche prima della trasformazione.
Se aggiungi una colonna dell'ordine delle righe come effetto aggiuntivo, puoi tenerne conto (lascia comunque alcune domande importanti).Tuttavia, l'ordine delle righe è letteralmente l'unico effetto statisticamente significativo. 
Ora, per la tua seconda domanda.Tecnicamente disponi di dati ordinali per la risposta.Con una scala a 7 punti, a volte puoi farla franca trattando come continuo, ma probabilmente non c'è una buona trasformazione che puoi fare.Il modo più tecnicamente corretto per analizzare quella risposta sarebbe la regressione logistica ordinale.Per fare ciò, rendi il tipo di modellazione per quelle risposte "Ordinale".Per impostazione predefinita, Fit Model dovrebbe essere una regressione logistica ordinale.Puoi specificare lo stesso modello per i tuoi effetti fissi.Questo modello produrrà una probabilità di ciascun valore di valutazione.
Ho salvato gli script che ho usato nella tabella.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiHo allegato il file. Voglio analizzare key_resp_1.rt von Teilmenge von Data_total di kongruenz=1 e neg2=0 e la sua interazione. rating zentr è il regressore di cui ho chiesto il centraggio.
La domanda sulle trasformazioni dei dati riguarda una seconda analisi di rating_val1.response come variabile dipendente con gli stessi effetti fissi. lo stesso per rating_2.response.
Volevo fare una trasformazione reciproca ma questo va male per via dei valori zero giusto? dopo aver aggiunto una costante gli effetti cambiano completamente. Ora confronterei log e squirt. Il mio supervisore mi ha detto che le trasformazioni quadratiche non dovrebbero essere utilizzate quando si hanno valori negativi. sarebbe vero anche per lo squirt quando ho aggiunto prima una costante?
Sono davvero veramente grato per il vostro supporto.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiPuoi postare i dati che stai utilizzando?Se hai problemi di proprietà intellettuale, puoi dare alle colonne nomi generici.Penso che sarebbe molto più facile aiutarti se potessi vedere con cosa stai lavorando.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiHo diviso i dati in seguito copmaparble in confronti a coppie per mostrare come l'effetto principale peggiora per un sottogruppo e per l'altro sottogruppo. Ho un design 2x2. Un'altra domanda che avrei è che devo trovare la migliore trasformazione. Il test Box Cox non è molto utile in jmp in quanto è utilizzabile solo per dati positivi (nei minimi quadrati standard Fit Model) ma ho valori sia negativi che positivi. Ora confronterei log, squarert e reciproco (dopo aver aggiunto 1+minimo) ai dati. Ho già provato Box-Cox con dati positivizzati, ma poiché ottengo un valore diverso ogni volta che aggiungo una costante diversa ai miei dati, sento che questo non è molto ragionevole.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiNon hai davvero bisogno di fare niente.Se vuoi assicurarti di avere quell'opzione attivata, guarda il menu della freccia rossa nella finestra di dialogo per Fit Model.Dovresti vedere "Centra polinomi" è selezionato.Gli effetti principali non saranno centrati, ma saranno nelle interazioni e nei termini quadratici.Questo è tutto ciò che serve per ottenere il vantaggio della centratura.
Non sono sicuro di aver capito cosa intendi per "regressione mista lineare".Vuoi dire che hai fattori continui e categoriali?Lo chiedo perché potrebbe anche essere inteso come un misto di effetti fissi e casuali.Ad ogni modo, non capisco la necessità di dividere i dati per risolvere un'interazione.Puoi spiegarlo un po' di più?Dovresti essere in grado di modellare qualsiasi interazione direttamente tutto in 1 modello.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiGrazie per la tua risposta. Li eseguo manualmente, come faccio a farlo fare a jmp quando utilizzo il modello fit? Uso il modello di regressione mista lineare come un Anova. Ecco perché dividerò i miei dati in un secondo passaggio per risolvere un'interazione. Centrerei il mio regressore per i gruppi da sperare? Sento che questo sarebbe non autorizzato ma matematicamente ragionevole.
Re: domanda urgente: centratura regressore - per favore aiutatemiDal punto di vista matematico, avrebbe più senso centrarsi sui dati effettivamente utilizzati per adattarsi al modello (cioè dopo aver rimosso il valore anomalo).Il punto è ridurre la collinearità con termini di ordine superiore nel modello, il che aumenta la potenza del test t per ciascun coefficiente del modello (allo stesso modo accorcia gli intervalli di confidenza per le stime dei parametri associati).L'altro motivo potenziale è quello di avere un'interpretazione specifica per le stime dei parametri.Molto probabilmente, farebbe poca differenza centrare gli effetti con o senza il valore anomalo poiché probabilmente non cambierà alcuna correlazione con i termini di ordine superiore in modo significativo.
Curioso però, li stai centrando manualmente?Se è così, non dovrebbe davvero essere necessario perché JMP lo gestisce per te.In Adatta modello, l'opzione predefinita è centrare i polinomi.
