ANCOVA로 데이터 탐색안녕하세요,
저는 3개의 독립 변수, 연속 공변량(질량), 범주 명목 변수(성별: M 및 F) 및 또 다른 범주 명목 변수(사이트 위치: 북쪽, 중간 및 남쪽) 및 하나의 종속 변수, 연속(수은 농도)이 있습니다. . 나는 가설을 테스트하는 데 관심이 있습니다. , 그리고 남쪽 위치."
범주형 변수(성별) 및 기타 범주형 변수(사이트 위치)와 상호 작용 용어를 사용하여 적합 모델 분석에 내 공변량(질량)을 포함하여 ANCOVA의 사용을 탐색하려고 했습니다. 내 의도는 모델 핏 내에서 질량과 성별을 설명하는 것입니다. 현장 위치에 대한 상호 작용 플롯을 작성하여 그들 사이에 수은 농도에 차이가 있는지 확인하고 성별이 통계적으로 조정된 것처럼 LSmeans를 보고할 수 있습니다. 해당 위치 내에서 표준화된 질량을 가졌습니다.
Y= 수은 농도
X 질량 + 위치 + 성별 + 질량*성별 + 질량*위치
흥미롭게도 이 모델을 실행하면 내 효과 테스트는 다음과 같습니다.
성별 수은 농도 및 사이트 위치 수은 농도와 공변량을 공변량으로 고려한 후 성별과 사이트 간에 통계적 차이가 없음을 확인하고 싶습니다.
내가 테스트하려는 가설이 주어졌을 때 여기에서 내 독립 변수를 올바르게 처리하고 있는지 궁금합니다. 모든 도움이 도움이 될 것입니다
해석학맥 OSRe: ANCOVA로 데이터 탐색이것이 가설의 재미있는 점입니다. 모두 우리가 생각한 대로 나오지는 않습니다. (나는 Yogi Bera가 그 효과에 대해 적어도 하나의 인용문을 가지고 있을 것이라고 장담합니다.)
데이터 문제가 없다고 가정하면 모델을 축소합니다. 임의의 알파 = 0.05에서 통계적으로 유의하지 않으면 하나의 상호작용이 중요한 것으로 보입니다. 고차 항부터 시작하여 한 번에 한 항씩 모델을 줄입니다. SEX*MASS를 제거하겠습니다. SS 및 p-값은 축소된 모형에 따라 변경됩니다. SEX가 중요해지지 않는 한 다음에 SEX를 제거하겠습니다.
데이터가 정확하다고 가정합니다. 모델링 플랫폼 내에서 단독으로 데이터 플롯을 사용하여 데이터 문제를 찾습니다.
모델이 편향되지 않고(적합 부족 없음), 추정값이 합리적으로 상관관계가 없으며, 응답 분산이 일정하고 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 오류는 ~N( 0, sigma )이어야 합니다. 이러한 가정을 평가하려면 제공된 잔차 도표를 사용하십시오.
Re: ANCOVA로 데이터 탐색죄송합니다. 귀하의 용어가 약간 혼란 스럽습니다. 공변량은 일반적으로 실험 설계와 관련이 있습니다. 공변량은 일반적으로 노이즈 요인(제어가 불가능하거나/어렵거나/비용이 많이 드는 요인)입니다. 실험 설계가 있는 것 같지는 않지만 수집된 데이터와 관련된 x를 식별한 샘플링 계획일 가능성이 높지만 상황을 잘못 해석할 수 있습니다.
실험 설계가 있는 경우 2개의 요인(성별 및 사이트 위치)과 공변량이 있는 것으로 보입니다. 이 올바른지? 공변량은 각 처리에 대한 숫자 값을 갖는 무작위 변수(측정 가능한 노이즈)를 의미합니다. 결과 모델은 혼합 모델(고정 효과, 지정된 수준에서 조작된 요인 및 확률 변수)입니다.일반적으로 모델에서 요인 상호 작용에 의한 공변량을 찾지 않습니다. 공변량은 일반적으로 조작된 요인 효과 감지의 정확도를 높이기 위해 효과를 할당하고 제거하려는 노이즈(일부 제어할 수 없는 변수)입니다.
x(질량, 성별, 위치)와 y 사이의 관계를 찾기 위해 기존 데이터 세트를 분석하는 방법은 많이 있습니다.
