2元配置分散分析のLostDFY= 標準化されたテストの増加
X=AP 学生; AP 以外の学生、白人、黒人、ヒスパニック、アジア人、2 人種以上、太平洋諸島人、ネイティブ アメリカン。
「欠落データの除外」によって空白セルを無視するには、JMP 機能をオンにする必要がありました。
それぞれの X は、MACROS - FULL FACTORIAL を使用して挿入および交差されました。画像はその結果です。なぜ LostDF があるのでしょうか?
私のデータセットは大きいです。 8000？私の列は、学生に AP というラベルを付けた場所に設定されています (AP でない場合、セルは空白です)。このようにして、人種と民族のカテゴリも作成しました。 2 つの母集団 (AP と NonAP) のスコア増加に対する人種と民族の影響をテストしたいと考えています
基本的なデータ分析とモデリングコンテンツの構成マックOSRe: 2元配置分散分析のLostDFウィンドウの上部にある Singularity の詳細を参照してください。それらが最初に表示されます。モデルが過剰に指定されています。データは、このモデルのすべての項の推定をサポートしていません。それは十分な N の問題ではありません。因子レベルの組み合わせの問題です。
Re: 2元配置分散分析のLostDF私のモデルが「過剰に指定されている」とはどういう意味なのか説明してもらえますか?私は統計学者ではありません。スプレッドシート内のデータの構造を修正する必要があるのでしょうか?これらの X 変数と Y 変数のそれぞれに個別の列があります。
2 つの別々の列ではなく、AP の学生用に 1 つと非AP の学生用に別の列を作成します。これは間違っていますか? 1 つだけ持っていて、AP または NonAP のいずれかをコード化する必要がありますか?
Re: 2元配置分散分析のLostDFデータ表を添付していただけると助かります。データテーブルが適切に編成されていない可能性があります。モデルが過剰に指定されているということは、データ テーブル内の情報量に対してモデル内の項が多すぎることを意味します。おそらく、高次の項 (交互作用や非線形など) があり、データ セット内にそれらの組み合わせが存在しない可能性があります。
2 つの要因があるようです。
X1: 2 レベルでの配置
X2: 7 つのレベルでレース
Y、X1、X2 の 3 つの列が必要です。
Re: 2元配置分散分析のLostDFモデル内の変数が多すぎるようです。たとえば、AP と非 AP は同じ情報ですが反転していますか? AP とマークされていない人はおそらく非 AP とマークされているようです。モデルに両方の変数を入れると特異点が発生します。また、一部の人口統計グループが AP 列と重複して情報が冗長になっている可能性もあるようです。データテーブルのサンプルを添付すると、より明確になります。
