두 개의 범주형 요인과 그 상호작용이 모집단 평균에 미치는 영향을 검정하고 추정하는 데 사용됩니다.
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > 모델 적합을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수를 클릭하고 [Y, 응답]을 클릭합니다(연속 변수에는 파란색 삼각형이 표시됩니다).
- [열 선택] 에서 두 개의 범주형 변수를 클릭하고 [매크로], [전체 요인 분석 ]을 클릭합니다(범주형 변수는 빨간색 또는 녹색 막대로 표시됨). 이렇게 하면 각 주효과와 요인 간의 상호작용이 모델 효과로 추가됩니다. [실행]을 클릭합니다. [모델 적합] 출력 창이 표시됩니다. [ 효과 요약] 표에는 각 모델 항의 유의성을 검정하기 위한 p값이 표시됩니다. 이러한 검정에 대한 자세한 내용은 [효과 검정] 표에서 확인할 수 있습니다.
Analgesics.jmp (Help > Sample Data Folder)Analgesics.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
- 효과 요약표 에서 해당 용어를 선택하고 [제거]를 클릭하면 모델에서 해당 용어를 제거할 수 있습니다.
- 이 검정에서 귀무가설은 해당 변수가 결과에 아무런 영향을 미치지 않는다는 것이고, 대립가설은 해당 변수가 결과에 영향을 미친다는 것입니다.
- 일반적으로 통용되는 접근 방식은 먼저 상호작용 효과에 대한 검정을 실시하는 것입니다. 유의미하지 않으면 모델에서 해당 상호작용 효과를 제거하고 주효과 검정을 진행합니다.
참고: 상호작용항이 모델에 포함된 경우, 주효과에 대한 검정 결과가 유의미한지 여부와 관계없이 주효과도 반드시 포함해야 합니다.
- 여기서는 모델에 모든 항을 유지하기로 하겠습니다(상호작용 항은 0.10 수준에서 유의미합니다).
빨간색 삼각형 아래에는 예측 발현량 표시 , 모델 진단 , 다중 비교 , 결과를 데이터 테이블에 저장 , 요인 프로파일러 (아래 참조)와 같은 다양한 옵션이 있습니다.
더 자세히 알아보려면 JMP 살펴보기 > 데이터 분석 > 여러 요인에 대한 평균 비교 및 JMP 에서 선형 모델 적합하기를 참조하세요 .
