全て右。 こんにちは、みんな。 私の名前はヘイリーヤレミチ。 私働いたでJMPこれ過去夏としてある統計的テストインターン、そして病気なれ戻るこれ到来夏での同じ役割。 これ過去夏、私建てられたの追加-でそれ助けますユーザーフィットそして視覚化する相互作用。 私は興奮したに話すにあなた全てについてそれ今日。
わかった、にセット上の例それ私は行くになれを使用して全体を通しての話す。 しましょう取るある見てでこれクリップからあるWebサイト呼ばれたの科学のPeople.com 。 これクリップ読む。 するあなた知るのインパクトのあなたの仕事いつ私たちはしないでください持っている私たちのなぜでのフロントの私たちの心? それできるなれ難しいに感じるやる気のあるそして興奮したについて何だったやってる。
いつ私たちは得る忙しいまたは圧倒された。 のなぜただらしいにスリップ離れて。 これクリップ言う私たちそれいつ私たちは感じるそれ私たちの仕事もっている意味、これ傾向があるに鉛により大きな仕事満足。 とある構造的な方程式モデリングパス図、私たちはするだろう画面それ原因そして効果関係のようにこれ。
しかしもしだったあまりにも圧倒されたで仕事、これ関係かもしれない弱める。 の意味深さの私たちの仕事すべきなれ関連しているに仕事満足、しかしのみもし圧倒するは低い。 概念的には、私たちはできた代表するそれのようにこれ。 での社交科学、これは何私たちは電話節度、なぜなら圧倒するは行くに適度それ関係間意味深さそして仕事満足。 しかしもっと広く、これは知られているとしての交流。 いつ私たちは探すある重要な交流、私たちは必要に視覚化するそれで注文に理解する何ですか行くの上。 にするそれ、私たちは頻繁必要に見てで単純坂道。
あ単純スロープ説明しますの関係間の予測子そしての結果である特定の価値ののモデレータ。 でこれプロット、だった取るある見てでの関係間意味深さそして仕事満足で三つ違う価値観の圧倒する。 の赤ラインはそれ関係いつ圧倒するは低い。 の青ラインはいつ圧倒するはでその平均、そしての紫ラインはいつ圧倒するは高い。 ただとして私たちはするだろう期待する、の関係間意味深さそして仕事満足はの最強。いつ圧倒するは低いそしてしません圧倒するは高い、それ関係弱まる。
いるできるに視覚化する単純坂道はある本当に不可欠一部のフィッティングそして理解モデルそれ関与する相互作用。 しかしで注文に公開これら結果、私たちはまた頻繁必要詳細についての価値観のそれらの単純坂道そして彼らの統計的意義で違う価値観でのモデレータ。 ただのように私は示されているここのために高いそして低い価値観の圧倒する。
私たちはできるまた取るものあるステップさらに遠く超えて単純節度。 これクリップまた言及それ意味深さかもしれない結果でより大きな仕事満足なぜならそれ傾向があるに鉛により大きなモチベーションで仕事。 そこにはかもしれないなれある原因そして効果小道ここ、そしてこれは何私たちはするだろう電話調停。 しかしまた、圧倒するニーズになれ低いで注文のためにこれら利点に遊ぶ外。 私たちはかもしれない期待するそれ圧倒するニーズになれ低いで注文のためにこれ初め効果になれ現在。 私たちはするだろう電話これ初めステージ穏健派調停。 または私たちはかもしれない考えるそれ低い圧倒するはもっと重要のためにの2番効果になれ現在。私たちはするだろう電話これ2番ステージ穏健派調停。
でこれら穏健派調停モデル、もし私たちは探すある重要な交流、私たちはまだ必要に調査それそして評価意義で違う価値観でのモデレータ。 しかしこれ時間、だった興味があるでプロットそしてテストこれ全体効果の意味深さの上仕事満足を通してモチベーション。 私たちは電話これの間接的な効果。だった行くに見るの例のこれで私たちのデモでただある少し分。
これら種類の質問来る上全ての時間、ないのみで社交科学研究、しかしまたで他の地域。 与えられた彼らの人気、そのいいえ驚きそれ私たちは持っています持っていたある多くのリクエストからJMPユーザーに組み込む素早いそして簡単方法のフィッティングそして視覚化するこれら種類のモデル。 あ多くのこれらユーザーリクエスト言及された節度、調停そして単純坂道。 のジェイソンニーマンプロットはの拡大のの単純坂道プロットそれ私示した以前、そして病気得るにそれである少し分。 しかし基本的にこれらは全て違う専門用語方法の尋ねるのためにの同じ機能性。
あなたはそうするだろう知らせそれある多くのこれらリクエスト言及のプロセス大きい。 のプロセス大きいはあるとても広く使用済み道具のためにフィッティングこれら種類のモデル。 それ提供します簡単モデルフィッティングそしてある多くの数値出力についてこれらモデル。 しかし右今、それしません提供する視覚化。 の重荷するだろうなれの上のユーザーに取るこれ数値出力そして作成するあるグラフとそれ他の場所で。 それできるなれとても面倒なそしてエラー傾向のある。 これはある本当に重要欠点なぜならこれらグラフは不可欠のために理解相互作用。
ただに与えるあなたあるセンスのどうやって難しいそれはのためにのユーザーに作成するこれらグラフの上彼らの自分の、これらはの数式それ根底にあるの二プロットそれあなたはについてに見るでのデモ。 想像する持っているにコードこれら上あなた自身。 それするだろうなれ本当に厳しい。 とこれ加える、私たちは欲しかったに描くその上の強さののプロセス大きいそれ作るそれそれで人気のあるそれで簡単そして自動化されたフィッティングのこれらモデル。 しかしそれから私たちはまた追加した特徴それできないなれ見つかった他の場所でそしてそれ本当に大文字にするの上の個性的強みのJMP 。魅力的視覚化それさもないとするだろうなれ本当に厳しいのためにユーザーに作るから傷。
こちらですある素早いまとめのの特徴の私たちの追加-で、として良いとして何ユーザーは現在上に対して。 もし彼らは欲しいにフィットこれらモデルとの構造的な方程式モデリングプラットホームJMPしかしそれなしの追加-で。 私たちは自動化された全ての詳細のモデルフィッティングそしてそれなしの追加する、あるよある多くのデータ前処理それは頻繁必須そしてそれできるなれ難しいに特定の正しい構造的な方程式モデル。
私たちはまた提供するある多くの数値出力、しかしだったまた行くにふるいにかけますを通してそれ出力そしてするのさらに遠く計算とそれそれは必要なに本当に蒸留するそれ出力。それから、として私言及された、全て視覚化は今自動化されたそれでユーザーできる避けるそれらの複雑な数式。
今私は行くにJMP以上にあるデモを使用しての2番ステージ穏健派調停モデルとの加える。 こちらですのモデルそれだった行くにフィット。 内でJMP 、私は行くに開ける上私たちの... おっと、私移動しました私のバーここ。 わかった。私は行くに開ける上私たちの節度メディエーションアドイン。 私は行くに置くの2番ステージ穏健派調停モデル。
内でのユーザー入力窓、の初めもの私たちは見るはこれら数字。 のように私言及された、ある難しい側面のフィッティングこれら種類のモデルできるなれ理解どうやってに作るのJMPから何私たちは考えるは行くの上概念的ににの統計的モデルそれニーズになれフィット。 のゴールのこれら数字はただに取るそれ重荷離れてからのユーザー、そしてののみ入力それ私たちは必要からのユーザーはただに選択するある変数のためにそれぞれ役割。 私は行くにするそれここ。
それからオプションでどれでも番号の共変量できるなれ追加した。 によるデフォルト、どれでも変数関与したでの交流学期は行くになれ平均中心にある。 しかしこれできるなれ回ったオフまたは彼らはできるなれ中心にあるその周りあるユーザー指定された価値。 それからそれらのプロットそれ私言及されたはのみ行くになれ示されているでの出力もしの交流は重要なでアルファ0.05 。 しかしこれできるまたなれ回ったオフ。
いつ私クリックわかったそして私引く上私たちの出力、の初めもの私たちは見るはの出力からの構造的な方程式モデリングプラットホーム。 しかしまた、これできるなれある多くにふるいにかけますを通して。 のゴールのこれ節度詳細セクションはに引く外全てのほとんど重要部品ののACM出力にするどれでも必要計算とそれ出力、そしてそれからにパッケージすべての中へ文それできるなれ簡単に理解したし、コピーそしてペーストそれの中へある出版物または報告。
あなたはそうするだろう見るここ私たちは得るいくつかの詳細についての条件付き間接的な効果。 また、これらはとても似ているに単純坂道、しかし今だった電話をかける彼ら間接的ななぜならの効果の意味深さの上仕事満足は旅行を通してモチベーション。
の次アクションここは行くになれ私たちのジェイソン名前そしてプロット。 これプロット本当にはの州のの美術方法のために調べるの交流なぜならその行くに提供するある多くもっと詳細よりもの単純坂道プロットそれ私示した以前。 ここの上のバツ軸、私たちは持っているのモデレータ、それで圧倒するはの上のバツ軸そしてそれからのY軸は行くになれの効果の意味深さの上仕事満足を通してモチベーション。それ間接的な効果は何ですか変化としてある関数の圧倒する。 だった探しているでそれ効果でそれぞれ可能価値の圧倒する。
私たちはできる見るそれそれ効果は弱体化するとして圧倒する増加する。 しかしこれプロットできる時々なれ親切の難しいのために人々に包む彼らの頭その周り、主になぜなら私たちは持っているの効果の上のY軸。 としてでこれ例、それでもほとんどのこれら効果はポジティブ、彼らはただなる少ないポジティブとして圧倒するは増加する。 これできる時々なれある少し紛らわしい。 に作るもの平より明確な、私たちは追加したグラフフライトにこれプロット。
いつ私ホバリング以上これライン、私は行くに見るあるグラフフィットそれショー自分の効果の意味深さの上仕事満足でこれ特定の価値の圧倒する。 私たちはできる見るそれいつ圧倒するは低い、それはそれ効果は強いそしてポジティブ。 それからとして圧倒する増加する、それ効果は弱体化する。 それまで最終的に、いつ圧倒するは本当に高い、それ効果は基本的にフラット。 あ本当にニースアドバンテージのJMPはそれ私たちはだったできるに追加これらグラフ合うそして本当に援助ユーザー理解ここ。
別のニース側面のこれジェイソンノイマンアプローチはそれ私たちはできる計算するこれら意義境界線。 これ境界はのちょうど価値の圧倒する、どここれ効果行きますからいる統計的に重要な、どれのはで青に重要ではない、どれのはで赤。
通常あるよ行くになれ二意義境界線。 あなたできる見る上ここそれ彼らはだった両方計算された、しかしのみ1つ表示されますでのプロット。 これはなぜならこれプロットはのみ行くに見せる価値観ののモデレータそれだった観察されたでのデータセット。 私たちはしたこれのために外挿コントロール。
ここ私たちはできる言うそれとして長さとして圧倒するは少ないよりもについて1.25 、あるよ行くになれある重要な効果の意味深さの上仕事満足を通してモチベーション。
私たちの最後のセクションの出力ここは行くになれある条件付き間接的な効果プロット。 これはある多くのようにの単純坂道プロットそれ私示した以前。 基本的にだったただ取るある少しのそれらのグラフプロットそしてだった置くそれらのの中へある静的プロット。 同じアイデアここ。 私たちは終わり上との同じ持ち帰り、しかしこれ特定のタイプのグラフは頻繁必要なのために出版物。
いくつかの特徴それそうではありません含まれていますでの加える右今それ私たちはするだろう愛に追加での未来。 の初めはブートストラッピング。 右今これら自信バンドは計算された数学的に、しかし見つける彼らとブートストラッピングは時々好ましい。 私たちはするだろう愛になれできるに追加それでの未来。 私たちは愛に追加もっと種類のモデル。
のプロセス大きいそれ私言及された以前オファー数十のそして数十ののモデルオプション。 ここ私たちはのみ持っている三つ、しかし私たちはした選ぶの三つほとんど人気のある種類のこれらモデル。 しかし結婚した愛になれできるに追加もっとでの未来。
全て右。 とそれ、私は行くに行く先にそして包む上。 感謝あなたそれで多くののためにあなたの注意。 あなたできる感じる無料にEメール自分と質問でこれ住所。 私はまた含まれていますあるリンクにのJMPコミュニティブログ役職それ提供しますある多くもっと詳細よりも何私持っていた時間に得るの中へ今日。 これは行くに行くを通して基本的な節度としてのランニング例、どれの私考える意思なれ本当に該当するに誰でもでどれでも分野それは興味があるでテストそして調べる相互作用とこれらツール。また、感謝あなたのためにあなたの注意。
