Pregunta sobre el formato de variables categóricas en Ajustar modeloBuenas tardes,
Estoy intentando modelar una respuesta única con 5 predictores continuos y 2 predictores categóricos (uno de dos niveles y otro de tres niveles), con interacciones bidireccionales y efectos cuadráticos. Los datos fueron recopilados durante un experimento diseñado con el "Diseño personalizado". Usando la personalidad de Regresión por pasos en Ajustar modelo, obtuve un modelo usando las reglas de detención Minimizar AICc/BIC. En el Resumen de efectos, JMP ha considerado una serie de interacciones como las más importantes. Sin embargo, la categoría de tres niveles se presenta en un formato que no entiendo y me cuesta encontrar información en línea o en estos foros. La categoría de tres niveles es "Tipo de limpieza" con niveles 1) Jabón/agua, 2) Solvente y 3) Sónico. En el Resumen de efectos que se muestra en la imagen a continuación, la variable categórica se muestra con dos o más niveles entre corchetes con símbolos como "-" o "&" entre los niveles:
¿Qué significan los corchetes y los símbolos? ¿Dónde puedo leer sobre esto?
También noté que cuando ejecuto Prediction Profiler, la variable categórica Tipo de limpieza se divide repentinamente en dos variables continuas con diferentes combinaciones de los símbolos dentro de los corchetes, como se muestra en la siguiente imagen:
Observe que esto no sucede con la variable categórica de dos niveles "Día".
Completé el curso de capacitación STIPS pero no recuerdo que lo hayan cubierto. ¿Hay alguien por ahí que pueda ayudar a arrojar algo de luz sobre esto?
/JF
Exploración y visualización de datosventanasRe: Pregunta sobre formato de variables categóricas en Ajustar modeloEl enlace de Mark explica las expresiones.
¿Estoy un poco confundido por tu enfoque? Ha realizado un experimento diseñado con los factores que proporcionó. Existe un "modelo conocido" para el diseño que has elegido. ¿Por qué estás ejecutando una regresión gradual? Esto generalmente se usa para conjuntos de datos existentes para intentar encontrar un modelo apropiado para los datos disponibles (una técnica de minería de datos). Le recomiendo comenzar con un modelo saturado y reducirlo utilizando las numerosas estadísticas y gráficos disponibles.
Las ecuaciones cuadráticas para un factor categórico no tienen sentido. No existe una continuidad entre los 3 tipos de limpieza (es posible que pueda crear una continuidad si pudiera medir cuantitativamente las diferencias en los tipos de limpieza). JMP esencialmente creará modelos para cada nivel categórico.
Además, el día no puede ser un factor per se. No puede terminar el experimento y concluir que el Día 1 es mejor, ya que en realidad no puede establecer el Día (o volver al Día 1) en el mundo real (si puede, no necesita realizar experimentos). Lo más probable es que el día sea un efecto de bloqueo.
Re: Pregunta sobre formato de variables categóricas en Ajustar modeloJMP construye nuevos predictores a partir de los niveles de factores categóricos cuando hay más de dos niveles. Encuentra combinaciones de los niveles que maximizan la diferencia en la respuesta media. Estos predictores deberían aumentar las posibilidades de encontrar efectos reales (poder).
Por favor lea la sección sobre predictores categóricos con la plataforma Stepwise .
