Korrelationen aus einem Effekt ermitteln, der im Anpassungsmodell beobachtet wurdeIch habe einen sehr großen und komplizierten Datensatz. Wenn ich ein Anpassungsmodell ausführe, sehe ich einen Effekt bei einer meiner Variablen, die kontinuierlich sind. Da ich dies jedoch nicht durch eine bivariate Analyse ausführen kann, möchte ich versuchen, eine Analyse auszuführen, um zu sehen, ob die Änderung einer Variablen mit der Änderung des anderen Werts korreliert. Wie mache ich das?
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierungBetreff: Korrelationen aus einem im Anpassungsmodell beobachteten Effekt ermittelnEs klingt, als ob Sie nach „Interaktionen“ zwischen Variablen suchen. Im Modell würde das so aussehen:
Y= b + B1*X1 + B2*X2 + X1*X2*B3 + e. (die „B“s sind die Parameter oder Betas oder ... Steigungen)
In der Plattform für das Anpassen von Modellen können Sie eine Variable mit anderen „kreuzen“. Eine einfache Möglichkeit hierfür besteht darin, die Makro-Schaltfläche zu verwenden und „Fakultät bis Grad“ auszuwählen. Standardmäßig werden Ihnen dadurch alle Wechselwirkungen in beide Richtungen angezeigt.
Betreff: Korrelationen aus einem im Anpassungsmodell beobachteten Effekt ermittelnIch bin mir nicht sicher, ob ich die Situation verstehe. Gibt es zwei kontinuierliche Variablen, die Sie korrelieren möchten?
"„Die Änderung einer Variablen korreliert mit der Änderung des anderen Wertes.“ Was ist der andere Wert?
Wenn die beiden Variablen kontinuierlich sind, können Sie „Multivariate Analyse > Multivariate“ durchführen. Tragen Sie die beiden Variablen in das Feld „Y, Spalten“ ein. Dadurch erhalten Sie ein Streudiagramm und die standardmäßigen Korrelationskoeffizienten nach Pearson.
Wenn Sie „Fit Model“ ausführen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Tabelle „Parameter Estimates“ in der Ausgabe. Wählen Sie „Spalten“ > „VIF“. Dadurch erhalten Sie den Varianzinflationsfaktor für alle Parameter .
