Tous droite . Salut , tout le monde . Mon nom est Haley Yaremytch . je travaillé à JMP ce passé été comme un statistique essai interne , et Je vais être revenir ce à venir été dans le même rôle . Ce passé été , je construit un Ajouter- dans que aide utilisateurs ajuster et visualiser interaction . Je suis excité à parler à toi tous à propos que aujourd'hui .
D'accord , à ensemble en haut le exemple que Je suis en allant à être en utilisant tout au long de le parler . Allons prendre un regarder à ce agrafe depuis un site web appelé Le Science de People.com . Ce agrafe lit . Faire toi savoir le impact de ton travail quand nous ne le faites pas avoir notre pourquoi à le devant de notre esprit ? Il peut être dur à sentir motivé et excité à propos quoi étaient faire.
Quand nous obtenir occupé ou accablé . Le pourquoi juste semble à glisser loin . Ce agrafe raconte nous que quand nous sentir que notre travail a signification , ce tend à plomb à plus grand emploi satisfaction . Avec un de construction équation la modélisation chemin diagramme , nous serait afficher que cause et effet relation comme ce .
Mais si étaient aussi accablé à travail , ce relation pourrait affaiblir . Le signification de notre travail devrait être en rapport à emploi satisfaction , mais seulement si submerger est faible . Conceptuellement , nous pourrait représenter que comme ce . Dans le sociale les sciences , ce est quoi nous appel modération , parce que submerger est en allant à modéré que relation entre signification et emploi satisfaction . Mais plus largement , ce est connu comme un interaction . Quand nous trouver un significatif interaction , nous besoin à visualiser il dans commande à comprendre qu'est-ce que c'est en allant sur . À faire que , nous souvent besoin à regarder à simple pistes .
UN simple pente décrit le relation entre le prédicteur et le résultat à un particulier valeur de le modérateur . Dans ce parcelle , étaient prise un regarder à le relation entre signification et emploi satisfaction à trois différent valeurs de submerger . Le rouge doubler est que relation quand submerger est faible . Le bleu doubler est quand submerger est à c'est signifier , et le violet doubler est quand submerger est haut . Juste comme nous serait attendre , le relation entre signification et emploi satisfaction est le le plus fort .Quand submerger est faible et ne le fera pas submerger est haut , que relation affaiblit .
Être capable à visualiser simple pistes est un vraiment essentiel partie de raccord et compréhension des modèles que impliquer interaction . Mais dans commande à publier ces résultats , nous aussi souvent besoin détails à propos le valeurs de ceux simple pistes et leur statistique importance à différent valeurs à le modérateur . Juste comme j'ai montré ici pour haut et faible valeurs de submerger .
Nous peut aussi prendre des choses un étape plus loin au-delà simple modération . Ce agrafe aussi mentionne que signification pourrait résultat dans plus grand emploi satisfaction parce que il tend à plomb à plus grand motivation à travail . Là pourrait être un cause et effet sentier ici , et ce est quoi nous serait appel la médiation . Mais encore , submerger besoins à être faible dans commande pour ces avantages à jouer dehors . Nous pourrait attendre que submerger besoins à être faible dans commande pour ce d'abord effet à être présent . Nous serait appel ce d'abord scène modéré la médiation . Ou nous pourrait pense que faible submerger est plus important pour le deuxième effet à être présent .Nous serait appel ce deuxième scène modéré la médiation .
Dans ces modéré la médiation des modèles , si nous trouver un significatif interaction , nous toujours besoin à sonde que et évaluer importance à différent valeurs à le modérateur . Mais ce temps , étaient intéressé dans traçage et essai ce entier effet de signification sur emploi satisfaction à travers motivation . Nous appel ce le indirect effet .Étaient en allant à voir un exemple de ce dans notre démo dans juste un peu minutes .
Ces les types de des questions viens en haut tous le temps , pas seulement dans sociale science recherche , mais aussi dans autre domaines . Donné leur popularité , c'est Non surprendre que nous avons avait un parcelle de demandes depuis JMP utilisateurs à intégrer rapide et facile façons de raccord et visualisation ces les types de des modèles . UN parcelle de ces utilisateur demandes mentionné modération , la médiation et simple pistes . Le Jason Niéman Parcelle est un extension de le simple Pistes parcelle que je montré plus tôt , et Je vais obtenir à que dans un peu minutes . Mais essentiellement ces sont tous différent jargon façons de demander pour le même Fonctionnalité .
Vous allez avis que un parcelle de ces demandes mention le processus macro . Le processus macro est un très largement utilisé outil pour raccord ces les types de des modèles . Il fournit facile modèle raccord et un parcelle de numérique sortir à propos ces des modèles . Mais droite maintenant , il n'a pas fournir visualisations . Le fardeau serait être sur le utilisateur à prendre ce numérique sortir et créer un graphique avec il autre part . Que peut être très lourd et erreur sujet . Ce est un vraiment important inconvénient parce que ces graphiques sont essentiel pour compréhension interaction .
Juste à donner toi un sens de comment difficile il est pour le utilisateur à créer ces graphiques sur leur propre , ces sont le formules que sous-tendre le deux parcelles que tu es à propos à voir dans le démo . Imaginer ayant à code ces en haut toi-même . Il serait être vraiment difficile . Avec ce ajouter à , nous recherché à dessiner sur le force de le processus macro que faire il donc populaire donc facile et automatique raccord de ces des modèles . Mais alors nous aussi ajoutée caractéristiques que ne peut pas être trouvé autre part et que vraiment capitaliser sur le unique forces de JMP .Engageant visualisations que sinon serait être vraiment difficile pour utilisateurs à faire depuis gratter .
Voici un rapide résumé de le caractéristiques de notre Ajouter- dans , comme Bien comme quoi utilisateurs sont actuellement en haut contre . Si ils vouloir à ajuster ces des modèles avec le de construction équation la modélisation plate-forme JMP mais sans le Ajouter- dans . Nous avons automatique tous le détails de modèle raccord et sans le ajouter , il y a un parcelle de données prétraitement c'est souvent requis et il peut être difficile à spécifier le correct de construction équation modèle .
Nous aussi fournir un parcelle de numérique sortir , mais étaient aussi en allant à tamiser à travers que sortir et faire le plus loin calculs avec il que sont nécessaire à vraiment distiller que sortir .Alors , comme je mentionné , tous visualisations sont maintenant automatique donc utilisateurs peut éviter ceux complexe formules .
Maintenant Je suis en allant à JMP sur à un démo en utilisant le deuxième scène modéré la médiation modèle avec le Ajouter à . Voici le modèle que étaient en allant à ajuster . Dans JMP , Je suis en allant à ouvrir en haut notre ... Oops, je déplacé mon bar ici . D'accord .Je suis en allant à ouvrir en haut notre modération complément de médiation . Je suis en allant à mettre le deuxième scène modéré la médiation modèle .
Dans le utilisateur saisir fenêtre , le d'abord chose nous voir est ces Les figures . Comme je mentionné , un difficile aspect de raccord ces les types de des modèles peut être compréhension comment à faire le JMP depuis quoi nous pense est en allant sur conceptuellement à le statistique modèle que besoins à être ajuster . Le but de ces Les figures est juste à prendre que fardeau loin depuis le utilisateur , et le seulement saisir que nous besoin depuis le utilisateur est juste à sélectionner un variable pour chaque rôle . Je suis en allant à faire que ici .
Alors en option n'importe lequel nombre de covariables peut être ajoutée . Par défaut , n'importe lequel variables impliqué dans un interaction terme sont en allant à être signifier centré . Mais ce peut être tourné désactivé ou ils peut être centré autour un utilisateur spécifié valeur . Alors ceux parcelles que je mentionné sont seulement en allant à être montré dans le sortir si le interaction est significatif à alpha 0,05 . Mais ce peut aussi être tourné désactivé .
Quand je Cliquez sur d'accord et je tirer en haut notre sortir , le d'abord chose nous voir est le sortir depuis le de construction équation la modélisation plate-forme . Mais encore , ce peut être un parcelle à tamiser à travers . Le but de ce modération détail section est à tirer dehors tous le la plupart important les pièces de le ACM sortir à faire n'importe lequel nécessaire calculs avec que sortir , et alors à emballer tout dans phrases que peut être facilement compris et copie et pâte il dans un publication ou rapport .
Vous allez voir ici nous obtenir quelques détails à propos le conditionnel indirect effets . Encore , ces sont très similaire à simple pistes , mais maintenant étaient appel eux indirect parce que le effet de signification sur emploi satisfaction est en voyageant à travers motivation .
Le suivant action ici est en allant à être notre Jason nom et parcelle . Ce parcelle vraiment est le État de le art méthode pour sondage un interaction parce que c'est en allant à fournir un parcelle plus détail que le simple Pistes parcelle que je montré plus tôt . Ici sur le X axe , nous avoir le modérateur , donc submerger est sur le X axe et alors le Oui axe est en allant à être le effet de signification sur emploi satisfaction à travers motivation .Que indirect effet est qu'est-ce que c'est en changeant comme un fonction de submerger . Étaient regarder à que effet à chaque possible valeur de submerger .
Nous peut voir que que effet est affaiblissement comme submerger augmente . Mais ce parcelle peut parfois être gentil de dur pour personnes à envelopper leur tête autour , principalement parce que nous avoir un effet sur le Oui axe . Comme dans ce exemple , bien que la plupart de ces effets sont positif , ils sont juste devenir moins positif comme submerger est en augmentant . Ce peut parfois être un petit déroutant . À faire des choses même plus clair , nous ajoutée graphique vols à ce parcelle .
Quand je flotter sur ce doubler , Je suis en allant à voir un graphique ajuster que montre moi le effet de signification sur emploi satisfaction à ce particulier valeur de submerger . Nous peut voir que quand submerger est faible , que est que effet est fort et positif . Alors comme submerger augmente , que effet est affaiblissement . Jusqu'à finalement , quand submerger est vraiment haut , que effet est essentiellement plat . UN vraiment bon avantage de JMP est que nous étaient capable à ajouter ces graphique convient et vraiment aide utilisateur compréhension ici .
Un autre bon aspect de ce Jason Neumann approche est que nous peut calculer ces importance frontières . Ce frontière est le exact valeur de submerger , où ce effet va depuis être statistiquement significatif , lequel est dans bleu à non significatif , lequel est dans rouge .
Typiquement il y a en allant à être deux importance frontières . Toi peut voir en haut ici que ils étaient les deux calculé , mais seulement un apparaît dans le parcelle . Ce est parce que ce parcelle est seulement en allant à montrer valeurs de le modérateur que étaient observé dans le données ensemble . Nous a fait ce pour extrapolation contrôle .
Ici nous peut dire que comme long comme submerger est moins que à propos 1,25 , il y a en allant à être un significatif effet de signification sur emploi satisfaction à travers motivation .
Notre final section de sortir ici est en allant à être un conditionnel indirect effets parcelle . Ce est un parcelle comme le simple pistes parcelle que je montré plus tôt . Essentiellement étaient juste prise un peu de ceux graphique parcelles et étaient en mettant ceux dans un statique parcelle . Même idée ici . Nous fin en haut avec le même plats à emporter , mais ce spécifique taper de graphique est souvent nécessaire pour publication .
Quelques caractéristiques que ne sont pas inclus dans le Ajouter à droite maintenant que nous serait amour à ajouter dans le avenir . Le d'abord est amorçage . Droite maintenant ces confiance bandes sont calculé mathématiquement , mais découverte eux avec amorçage est parfois préférable . Nous serait amour à être capable à ajouter que dans le avenir . Nous amour à ajouter plus les types de des modèles .
Le processus macro que je mentionné plus tôt des offres douzaines et douzaines de modèle choix . Ici nous seulement avoir trois , mais nous a fait choisir le trois la plupart populaire les types de ces des modèles . Mais épouser amour à être capable à ajouter plus dans le avenir .
Tous droite . Avec que , Je suis en allant à aller devant et envelopper en haut . Remercier toi donc beaucoup pour ton attention . Toi peut sentir gratuit à e-mail moi avec des questions à ce adresse . j'ai aussi inclus un lien à le JMP Communauté Blog poste que fournit un parcelle plus détail que quoi je avait temps à obtenir dans aujourd'hui . Ce est en allant à aller à travers basique modération comme le en cours d'exécution exemple , lequel je pense volonté être vraiment en vigueur à n'importe qui dans n'importe lequel champ c'est intéressé dans essai et sondage interaction avec ces outils .Encore , remercier toi pour ton attention .
