In einem Regressionsmodell mit Dummy-Variablen:
Ich möchte zum Beispiel die Zusammenhänge zwischen Berufsarten und Gehalt testen. In dieser Bedingung ist Beruf eine kategoriale Variable mit 4 Typen (dh occ1; occ2; occ3 und occ4); Das Gehalt ist eine kontinuierliche Variable.
Im Regressionsmodell zum Testen der Beziehungen zwischen Berufsarten und Gehalt betrachte ich occ4 als Referenzgruppe, bewerte occ4 mit „0“ und bewerte die anderen drei Berufsarten (occ1, occ2 und occ3) jeweils mit „1“. Zusammenfassend habe ich in diesem Regressionsmodell drei Dummy-Variablen erhalten (dh occ1=1/occ2=1/occ3=1).
In diesem Sinne habe ich das Regressionsmodell mit drei Dummy-Variablen ausgeführt und die Regressionsformel wie folgt erhalten: Y(Gehalt)= B0+Bocc1X+Bocc2X+Bocc3X+Fehler. In diesem Modell werden Bocc1, Bocc2 und Bocc3 durch Vergleich mit der Referenzgruppe (dh occ4) berechnet. Wenn ich jedoch zwei Koeffizienten (z. B. Bocc1 und Bocc2) vergleichen möchte, wie sollte ich das über JMP implementieren? Sollte ich den T-Test verwenden? aber wie erreicht man das?
Vielen Dank für Ihre Hilfe.
JMP übernimmt die Codierung automatisch für Sie, sodass Sie keine Dummy-Variablen erstellen müssen. Fügen Sie die Spalteneigenschaft „Wertreihenfolge“ zur Datenspalte „Beruf“ hinzu und machen Sie den Referenzberuf (occ4) zur letzten Ebene. Richten Sie die Analyse ein, indem Sie Analysieren > Modell anpassen auswählen. Dieser Dialog startet standardmäßig die Plattform „Fit Least Squares“. Dann sehen Sie, wie man es verwendet Schätzungen > Benutzerdefinierter Test oder Mehrere Vergleiche aus dem Menü des roten Dreiecks der Plattform.
