안녕하세요 커뮤니티,
모델링 상황을 어떻게 처리해야 하는지 질문이 있습니다. 아래 표와 같은 종단적 데이터 세트가 있습니다.
프로세스의 여러 단계(1단계, 2단계, 3단계)에서 매번 평가되는 몇 가지 요소(X, M, N)가 있습니다. 나는 대답 Y를 측정한 다음 어떤 요소(그리고 어떤 단계)가 결과 Y에 더 큰 영향을 미치는지 식별하는 것이 아이디어입니다. 상황을 더 명확하게 하기 위해(필요한 경우) 상황을 다음과 같이 분류할 수 있습니다.
이 상황(종단적 데이터)은 "혼합 모델"의 경우인 것 같지만 이 사례를 JMP로 변환하는 방법을 잘 모르겠습니다(저는 혼합 모델에 대한 경험이 많지 않습니다).
나는 내 모델이 다음과 같을 수 있다고 생각했습니다.
Y = Xstep1 + Xstep2 + Xstep3 + Xstep1*Xstep2 + Xstep1*Xstep3 + ....
최근에 이 작업을 수행하면 프로세스 기록의 영향도 고려할 수 있다는 프레젠테이션을 보았기 때문에 프로세스의 여러 단계 간의 상호 작용을 추가하고 있습니다. 어떻게 생각하나요 ? 내 목표에 따라 상황을 모델링하는 올바른 방법입니까(어떤 요소와 어느 단계가 내 대답 Y에 더 큰 영향을 미치는지 확인)?
또한 두 번째 질문으로, 제가 본 바에 따르면 혼합 모델에는 고정 효과와 무작위 효과가 있지만 위에서 제안한 모델에서는 그 부분이 명확하게 보이지 않습니다.
도움을 주셔서 감사합니다.
줄리안
귀하가 언급한 문제를 해결하기 위해 혼합 모델이나 구조 방정식 모델링을 어떻게 사용할 수 있는지 알 수 있었습니다. 그러나 각 실행에 대해 9개 열로 데이터를 구성하는 것이 좀 더 일반적입니다.
1단계-x
단계1-m
1-n단계
2단계-x
step2-m
step2-n...etc
그런 다음 Y 변수를 별도의 열로 포함합니다.
모델 분석/맞춤에서 효과를 추가하려면 매크로 버튼을 찾고 "차수별 요인"을 사용하여 주효과와 2차 상호 작용을 얻거나 차수를 3으로 변경하여 3차 상호 작용도 얻습니다.
답변해 주신 @Byron_JMP 에게 감사드립니다.
