인과 처리 분석법 시작
분석 > 모형 적합을 선택하여 Y에 하나의 열을 입력하고 분석법 메뉴에서 인과 처리를 선택한 후 처리에 하나의 열을 입력하여 인과 처리 분석법을 시작합니다.
"모형 적합" 창에서 모든 분석법에 공통된 요소에 대한 자세한 내용은 "모형 규격"에서 확인하십시오. "열 선택" 빨간색 삼각형 메뉴의 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 "Column Filter Menu"에서 확인하십시오. 여기에서는 인과 처리 분석법에 고유한 정보를 제공합니다.
반응 모형 탭
"반응 모형" 탭에서 결과를 모델링할 변수를 추가합니다. 필요에 따라 "추가", "교차", "내포", "매크로" 옵션을 사용합니다. "변환" 옵션을 사용하면 선택한 변수에 함수를 적용할 수 있습니다. 이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 "모형 효과 생성 탭"에서 확인하십시오.
이항 처리
처리 변수가 두 가지 값(이항)을 가질 때 GLMM(일반화 선형 혼합 모형)을 사용하여 두 개의 반응 모형을 생성합니다. 즉, 처리의 각 수준마다 하나씩 모형이 생성되며, 선택된 변수는 고정 효과로 설정됩니다. 이 방법에 대한 자세한 내용은 "일반화 선형 혼합 모형"에서 확인하십시오.
그림 14.6 반응 모형 탭을 보여 주는 모형 적합 시작 창
결과(Y)가 이항 유형일 때는 로짓 연결을 사용한 로지스틱 회귀로 반응이 모델링되고, 결과가 연속형일 때는 선형 회귀로 모델링됩니다. 반응 모형에 변수를 지정하지 않으면 처리 모형만 사용하여 인과 효과를 추정합니다.
연속형 처리
처리 변수 유형이 연속형일 때는 반응 모형에 선택된 변수가 무시됩니다. 반응 모형이 자동으로 적합되는 방식에 대한 정보는 연속형 처리 방법에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
처리 모형 탭
"처리 모형" 탭에서 처리를 모델링할 변수를 추가합니다. 필요에 따라 "추가", "교차", "내포", "매크로" 옵션을 사용합니다. "변환" 옵션을 사용하면 선택한 변수에 함수를 적용할 수 있습니다. 이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 "모형 효과 생성 탭"에서 확인하십시오.
이항 처리
처리 변수가 두 가지 값(이항)을 가질 때 GLMM을 사용하여 처리 모형이 적합되며, 선택된 변수는 고정 효과로 설정됩니다. 구체적으로, 처리 변수는 로짓 연결을 사용한 로지스틱 회귀 분석으로 모델링됩니다. 처리 모형에 변수를 지정하지 않으면 반응 모형만 사용하여 인과 효과를 추정합니다.
그림 14.7 처리 모형 탭을 보여 주는 모형 적합 시작 창
연속형 처리
처리 변수 유형이 연속형일 때는 처리 모형을 지정해야 합니다. 처리 모형은 선택한 변수를 고정 효과로 포함하고 GLMM을 사용하여 적합됩니다. 구체적으로, 처리 변수는 선형 회귀 분석을 사용하여 모델링됩니다.