GLM 해석석사 논문을 위해 설문조사 실험을 했습니다. 내 상사는 디자인이 혼합 구성 요소(처리는 고정되어 있지만 조사에 포함된 참가자와 사진은 무작위임)로 인해 GLM을 사용하도록 권장했지만 결과를 해석하기가 어렵습니다.
설문 조사에서 참가자들은 무작위로 3가지 조건 중 하나에 속했습니다. 그런 다음 그들은 10장의 사진을 보고 각 사진에 대해 6개의 질문에 답해야 했습니다. 치료에 따라 사진에는 기호 유형 1, 유형 2 또는 기호 없음이 포함됩니다. 그들은 5점 리커트 척도로 질문에 답했습니다.
이 모델의 경우 각 참가자가 특정 질문에 대해 답변한 10개의 사진에 대한 평균을 사용했습니다. 이것은 나에게 권장되었지만 이 모델도 내가 시도한 다른 모델보다 낮은 AIC를 보여줍니다.
사용된 변수는 다음과 같습니다.
NN vs N - NN은 0으로 표시되며 그림 그림이나 치료에 기호가 포함되지 않았음을 의미합니다. N은 기호가 있음을 나타냅니다.
치료 - 0은 징후가 포함되지 않았음을 나타냅니다. 기호 종류 1을 포함하는 1과 기호 종류 2를 포함하는 2.
누군가 결과를 이해하는 데 도움을 줄 수 있다면 정말 감사하겠습니다.
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사실험 설계Re: GLM 해석안녕하세요. 환영합니다. 따라서 데이터를 이해합니다. 치료 =0이면 NN 대 N = 0이고 치료 = 1 또는 2이면 NN 대 N = N입니다. 이것이 맞습니까?그렇다면 특이점 문제, 손실된 dfs 및 0 매개변수 추정치가 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 요인이 서로 관련되어 있을 때 이런 일이 발생할 수 있습니다. 이것이 맞다면 "NN 대 N"은 "치료"의 기능입니다... 그리고 이것이 이러한 문제가 발생한 이유입니다.
Re: GLM 해석안녕! 예, 요인은 서로 상관관계가 있습니다. 동일한 모델을 사용했지만 언급한 문제가 해결된다면 한 번에 한 가지 요소만 수행했습니다. 여전히 출력물을 잘 이해하지 못합니다. 저를 도와주실 수 있을까요? 데이터에서 본 것을 말해줄 수 있을까요?
AIC가 더 낮기 때문에 처리별로 모델을 사용해야 하는 것 같습니다. 내가 가장 관심이 있는 것은 N 대 NN을 테스트하는 것이지만 다른 유형의 기호는 내 연구를 위한 추가 정보이지만 요점은 아닙니다.
미리 감사드립니다
Re: GLM 해석@PoissonOpossum3 내 첫 번째 생각: distribution=normal 및 link=identity인 GLM이 있는 경우 적합 모델 플랫폼에서 표준 최소 제곱을 사용하는 것이 더 간단하고 유익할 것입니다. 이러한 GLM 옵션을 사용하면 모델이 Standard Least Squares 옵션에서 (그리고 저는 강조 = 효과 스크리닝을 사용합니다).그리고 Least Squares 결과에는 결과를 평가/해석할 수 있는 더 많은 옵션이 있으므로 여기에서 시작하겠습니다(한 요인 또는 다른 요인 사용).
Re: GLM 해석한 번에 하나의 요인 또는 예측 변수를 사용하면 분석의 특이점을 피할 수 있습니다. 여전히 문제는 남아 있습니다. 이 데이터를 기반으로 이러한 요인 중 하나에만 영향을 미칠 수는 없습니다. 요인이 혼동됩니다. 우리는 때때로 한 요인이 다른 요인의 별칭이라고 말합니다. 각각에 효과를 고유하게 할당하려면 상관 관계가 없는 데이터가 필요합니다. 연구를 설계할 때 모델과 분석을 고려해야 합니다. 확립된 방법을 사용하여 실험을 설계해야 합니다. 확립된 방법을 사용하려면 분석하려는 모델을 지정해야 합니다.
반면에 처리가 유일한 실제 요인일 수 있으며 이 요인만을 사용한 분석이 유효할 수 있습니다.
GLM은 주로 비정규 분포 응답을 위한 것입니다. 랜덤 효과를 언급했지만 모델에 포함하지 않았습니다. 이러한 생략은 잔여 오차를 나타내기 때문에 유효할 수 있습니다. 그렇다면 '혼합 효과 모델'이나 '일반화 선형 혼합 모델'이 필요하지 않습니다.
Re: GLM 해석Mark에게 감사드립니다. 다른 모델과 함께 작업해 보겠습니다. 그럼에도 불구하고 GLM에서 얻은 결과를 비교하기 위해 다음 질문을 도와줄 수 있습니까?
매개변수 추정치에는 절편과 처리 1 및 처리 0이 표시되지만 변수 처리에는 3가지 수준(0, 1 및 2)이 있습니다. 이것은 JMP가 치료 2를 절편으로 분류했다는 것을 의미합니까? (이것은 내가 제공한 최신 스크린샷 중 하나에서 볼 수 있습니다).
미리 감사드립니다 
Re: GLM 해석아니요, JMP는 효과 코딩을 사용하여 항을 매개변수화합니다. 본질적으로 모수 추정치는 0으로 합산됩니다. 따라서 처리 1에 대한 추정치가 5이고 처리 0이 10이면 처리 2에 대한 추정치는 -15입니다. 이 코딩은 절편이 예측 변수 공간의 중심에서 평균 응답으로 해석되도록 합니다.
