분산 구성요소 신뢰 구간이 다른 이유는 무엇일까요?안녕,
3개의 열이 있는 데이터 테이블이 있는 경우:
- 측정
- 이 측정의 평균 이동 버전
- 예를 들어 3개의 연산자와 같은 그룹화/레벨 열
예를 들어
제가 주효과 모델만으로 변동성 분석을 하고 "내부" 변동을 살펴보면 동일한 분산 구성 요소와 동일한 신뢰 한계를 기대합니다. 하지만 분석 결과는 다른 숫자를 보여줍니다(사용된 데이터 첨부).
왜 그럴까? 분산 구성 요소에 대한 문서를 살펴보았고, 전체의 %가 영향을 미칠 수도 있다고 생각했지만 그 차이를 설명할 수 없었습니다. 여기서 뭔가 놓친 것 같습니다.
감사해요,
남자 이름
Re: 분산 구성요소 신뢰 구간이 다른 이유는 무엇인가요?만약 내가 9.1, 9.2, 9.3, 11.7, 11.8, 11.9, 14.1, 14.2, 14.3을 가지고 있다면 신뢰 구간은 데이터 1과 같습니다. 만약 내가 8.1, 8.2, 8.3, 11.7, 11.8, 11.9, 15.1, 15.2, 15.3을 가지고 있다면 신뢰 구간은 within에서 변화하기 시작합니다. 그것은 신뢰 한계가 변화하기 시작할 때 일종의 임계값이 있다는 것을 의미합니다.
하지만 저는 여전히 신뢰 구간이 왜 변하는지 완전히 이해하지 못합니다. 전체의 %는 변할 때 명확하지만, 내부 변동은 동일하게 유지되고 그에 대한 신뢰 한계는 내부 변동에만 기반하고 주효과만 확인할 때 전체 변동은 고려하지 않는 것으로 생각했습니다.
Re: 분산 구성요소 신뢰 구간이 다른 이유는 무엇인가요?안녕하세요 댄,
제가 옳다면, 수준 간 평균 변화량이 다르면 수준 분산 요소 내의 신뢰 구간도 변할까요?
저는 데이터에 몇 개의 추가 열을 만들었습니다. 하나는 귀하의 제안을 반영하여 동일한 결과를 만들고, 다른 평균 이동을 하지만 더 작은 수준에서 동일한 평균을 가지고, 다른 하나는 더 작은 수준에서 전반적인 평균 이동을 하지만 각 수준마다 다른 평균 이동을 가지고 있습니다.
분석은 모든 데이터에 대해 동일하지만 데이터 2에 대한 것입니다. 다시 한번 Within 변형만 살펴보겠습니다.
귀하의 주장에 따르면 데이터의 변화는 신뢰 한계의 변화를 반영하기에는 너무 작습니다.
Re: 분산 구성요소 신뢰 구간이 다른 이유는 무엇인가요?데이터 2의 세 번째 수준은 평균 20 증가인 반면 데이터 2의 수준 2는 10 증가입니다. 이는 전체 변동성을 변경하여 다른 결과를 설명합니다. 수준 3, 데이터 2의 값을 12.1, 12.2, 12.3으로 변경하면 결과가 예상과 일치합니다.
Re: 분산 구성요소 신뢰 구간이 다른 이유는 무엇인가요?기술 지원팀은 심도 있는 조사 후 다음과 같이 답변했습니다.
적합 모델 - REML은 이 데이터에 대한 적절한 결과(특히 표준 오차/신뢰 구간)를 보여줍니다(에지 케이스인 듯합니다). 이 문제는 특이점 기준을 둘러싼 코딩의 차이와 관련이 있었습니다. 두 응답의 출력은 REML에서와 마찬가지로 실제로 일치해야 합니다.
개발팀은 JMP 버전 19에서 Variability/Gauge 플랫폼의 문제가 해결될 것으로 기대합니다.
