Betreff: Kodierung kategorialer VariablenIch bin mir nicht sicher, ob das hilfreich ist ... aber Sie können jeden gewünschten Vergleich über den benutzerdefinierten Test durchführen. Sofern ich nichts übersehe, besteht angesichts Ihrer Bedürfnisse keine Notwendigkeit, es neu zu kodieren.
Hier ist eine aktuelle Diskussion.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Linear-and-quadratic-contrasts-with-unequally-spaced-treatments/td-p/624288/page/2
Und hier ist die JMP-Hilfe:
Benutzerdefinierter Test (jmp.com)
Kodierung kategorialer VariablenHallo allerseits,
Ich interessiere mich für eine *einfach* Neukodierung kategorialer Variablen in JMP. Abhängig von den Variablen möchte ich dies tun, um angeben zu können, welche Ebenen miteinander verglichen werden sollen. Wenn ich alle Ebenen in das Modell einbeziehe, möchte ich p-Werte für genau die Unterschiede erhalten, die ich sehen möchte, oder ich möchte eine Modellauswahl treffen und nur bestimmte Ebenenunterschiede einbeziehen. In diesen Fällen hängt das Ergebnis von der spezifischen Kodierung der kategorialen Variablen ab.
In manchen Fällen möchte ich eine Dummy-Kodierung oder Reverse Helmert usw. Ich weiß, wie man das von Hand macht, aber es wäre schön, wenn es einen bequemeren Weg gäbe.
Ich habe das bereits gefunden, aber es deckt nur die Dummy-Kodierung ab:
Gelöst: Wie passen Sie in JMP die Parametrisierung kategorialer Variablen in einer Reg... an? - JMP-Benutzergemeinschaft
Jede Hilfe wäre sehr dankbar!
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenmischung und -bereinigungVersuchsplanungBetreff: Kodierung kategorialer VariablenVielen Dank für Ihre Antwort und entschuldigen Sie, dass ich mich erst jetzt bei Ihnen melde. Das klingt nach einer sehr guten Option, wenn ich nur den kategorialen Faktor habe. Da ich mit Versuchsplanungen arbeite, habe ich in der Regel mehr als nur diesen einen kategorialen Faktor. Zusätzlich habe ich mehrere kontinuierliche numerische Faktoren, deren quadratische Effekte und zweifache Wechselwirkungen. Daher würde ich gerne die Standard-Least-Squares-Plattform verwenden.
Betreff: Kodierung kategorialer VariablenHallo @Anja_W ,
Es klingt, als wären einfache lineare Kontraste die Lösung für Ihre Frage. Hier ist ein kurzes Video, das die grundlegende Anwendung in „Fit Model“ beschreibt. Kontraste sind bei weitem meine bevorzugte Methode, um diese spezifischen Vergleiche im Kontext eines größeren Modells durchzuführen (ohne die ursprünglichen Variablen neu zu kodieren), und jmp macht die Angabe dieser Kontraste recht einfach.
https://www.youtube.com/watch?v=YcFmp1KkLkY
Ich hoffe, das hilft!
@julianisch
Betreff: Kodierung kategorialer VariablenHallo @Anja_W ,
Wenn Sie kategoriale Faktoren in DoE verwenden, wird standardmäßig das Gram-Schmidt-Orthogonalisierungsverfahren für kategoriale Faktoren durchgeführt, um jeden k-stufigen kategorialen Faktor in k-1 kontinuierliche, unabhängige und orthonormale Faktoren (Vektoren) zu transformieren. Weitere Informationen finden Sie hier:
Gram-Schmidt-Prozess – Wikipedia
9.5: Das Gram-Schmidt-Orthogonalisierungsverfahren – Mathematics LibreTexts
Das Gram-Schmidt-Orthogonalisierungsverfahren ist erforderlich, um sicherzustellen, dass die k-1 unabhängigen Vektoren, die mit dem k-Level-kategorialen Faktor in Zusammenhang stehen, orthonormal sind (= eine Einheitslänge). Diese „Skalierung“ stellt sicher, dass die Längen aller Faktoren in Ihrem Design gleich sind, sodass der Vergleich der Effekte während der Modellerstellung auf derselben Basis erfolgt und keine Verzerrungen aufgrund hoher Kardinalität kategorischer Faktoren entstehen, die zu sehr langen Vektoren führen und diese Faktoren potenziell wichtiger (oder weniger wichtig) machen würden, als sie sind.
Um Zugriff auf diese Faktorkodierung zu erhalten, können Sie beim ersten Erstellen Ihres Designs die Option „ X-Matrix speichern “ aktivieren oder das Skript „ DoE-Dialog “ starten, um auf Ihr erstelltes Design zuzugreifen. Aktivieren Sie anschließend bei der (Neu-)Generierung desselben Designs die Option „X-Matrix speichern“. Sie können das Skript leicht anpassen, sodass die X-Matrix in einem JMP-Datentabellenformat angezeigt wird.
Weitere Informationen zu diesem eng verwandten Thema finden Sie unter: DoE-Farbkarte zu Korrelationen für mehrstufige kategorische Faktoren
Hoffe, diese Antwort kann Ihnen helfen,
