JMP 버전 17
적합 모델 pValues에 대한 질문이 있습니다.
적합 모델에 상호 작용을 넣은 다음 "단계별" 성격을 수행할 때. pValue 임계값을 사용하여 관련 없는 상호 작용을 제거할 수 있습니다. 아래를 참조하십시오.
여기에 Pvalue가 0.1보다 큰 모든 상호 작용을 제거하도록 회귀 세트가 있습니다. 그러나 "표준 최소 제곱" 특성과 "효과 레버리지" 강조로 모델을 만들려고 하면 방금 회귀 제어에서 본 것과 동일한 상호 작용에 대해 0.1 이상의 Pvalue를 얻습니다. 왜? 아래를 참조하십시오.
또한 최악의 상호 작용(가장 높은 pValue를 기반으로 함)을 제거하면 다른 일부 상호 작용의 pValue가 향상되어 삭제 전에는 그렇지 않았지만 통계적으로 유의미해질 정도입니다. 제거된 상호 작용이 있다고 가정합니다. 일부 효과와 그 효과는 다른 변수에 재분배되어야 하지만 이것이 왜 그렇게 큰 차이를 만드는지 또는 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 없습니다. 아래를 참조하십시오(예, 일치하는 색상은 두 개의 "효과 요약" 이미지에서 동일한 상호 작용을 나타냅니다).
저는 화학자이며 통계에 대한 가장 기본적인 지식만 가지고 있습니다. 따라서 이것은 숙련된 사용자에게는 충분히 간단한 답변일 수 있지만 이러한 모델에 대해 맹목적으로 달리고 있는 것 같습니다. 당신의 모델이 좋다는 것을 실제로 어느 시점에서 알 수 있습니까? 특정 변수를 언제 제거해야 하는지 알고 계십니까? 순전히 통계에 근거하여 특정 상호 작용을 제거하는 이유는 무엇입니까?
도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.
