소프트웨어를 사회과학, 특히 심리학에 사용하고 싶다면 두 가지 중요한 기능을 추천합니다. 첫 번째는 간단한 기울기와 관련된 것이고 두 번째는 계층적 회귀와 관련된 것입니다.
일반적으로, 연속 변수와 관련된 상호작용을 추적하여 "단순 기울기" 또는 "단순 효과" 분석을 수행하는 능력입니다. 이 분석에서 사용자는 최소한 다른 예측 변수의 다른 값에서 직선의 기울기를 조사하고(표준편차(SE)를 포함한 기울기를 구하고), 더 나아가 이러한 기울기 간의 대비를 제공할 수 있습니다. 다른 예측 변수는 연속형일 수도 있고(따라서 표준편차의 ±1을 표시할 수 있는 기능이 필요함) 범주형일 수도 있습니다.
심리학에서 두 번째로 매우 일반적인 기법은 계층적 회귀 분석으로, 두 모델을 서로 중첩하여 비교하는 방식입니다. JMP를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있는 유일한 방법은 두 모델을 모두 실행하고, 모델의 분산 분석(DFS), 검정력(SS), 그리고 표준오차(MSE)를 추출하고, F를 계산한 다음, 표에서 F를 찾는 것입니다(또는 JMP 공식을 사용하여 관련 p-값을 계산합니다). 매우 번거롭지만, R, SPSS, 심지어 Jamovi에서도 매우 간단합니다.
