비정규 데이터의 기울기 차이를 확인할 수 있는 방법이 있나요?내 모델에는 범주형 효과 변수 1개, 연속 효과 변수 1개, 연속 역할(Y) 변수 2개가 있습니다. 내 변수의 잔차 분포는 QQ 플롯에서 상대적으로 정규적으로 나타납니다. 그러나 Anderson-Darling 테스트에서는 분포가 정규적이지 않은 것으로 나타났습니다. 나는 상호 작용을 통해 ANCOVA를 수행하고 지표 매개변수화 추정을 사용하여 기울기를 비교해야 한다고 말한 이전 게시물을 읽었습니다. 이를 수행하는 비모수적 방법이 있습니까? 감사해요!
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 비정규 데이터의 기울기 차이를 확인할 수 있는 방법이 있나요?개인적으로 잔차의 QQ 플롯이 좋아 보인다면 Anderson-Darling 테스트에 대해 걱정하지 않을 것입니다. 얼마나 많은 데이터 포인트를 갖고 있나요? 충분한 데이터가 있으면 어떤 통계 테스트라도 통계적으로 유의미한 차이가 나타날 수 있습니다. 비모수적 옵션이 아닌 다른 옵션은 정규 오류 분포를 가정하는 대신 오류 분포를 지정할 수 있는 일반 선형 모델을 사용하는 것입니다.
Re: 비정규 데이터의 기울기 차이를 확인할 수 있는 방법이 있나요?안녕하세요 댄,
당신의 도움을 주셔서 감사합니다. 내 모델의 경우 각 그룹의 크기가 다릅니다. 그룹 크기 중 일부는 작지만 각 개별 표본에 많은 데이터 포인트가 있으므로 총 데이터 포인트/관찰값의 수가 많습니다. 나는 데이터(각 그룹의 모든 샘플의 모든 데이터 포인트 포함)의 단순 선형 회귀 모델을 플롯했는데, 이는 선형 회귀에 포함된 그룹당 최소 500개의 데이터 포인트에 해당합니다. 또한 이것이 그룹의 각 샘플에서 둘 이상의 데이터 포인트를 설명하기 위해 혼합 효과 모델을 수행해야 한다는 의미인지 궁금합니다. 아니면 단순 선형 회귀를 계속 수행할 수 있나요? 감사합니다!
