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发布日期: 08/07/2020

将“效应汇总”用于名义型 Logistic 模型的示例

执行一个市场研究来评估对某品牌洗涤剂的偏好程度。请参见 Ries and Smith (1963)。研究结果位于 Detergent.jmp 样本数据表中。根据以下项定义模型:

响应变量品牌,具有值 m 和 x

名为柔软度(水柔软度)的效应,具有值“soft”、“medium”和“hard”

名为先前使用过的效应,具有值“yes”和“no”

名为温度的效应,具有值“high”和“low”

计数变量计数,它指定每个效应类别组合的频数统计。

该研究首先指定完全三因子析因模型,如下所示:

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Detergent.jmp

2. 选择分析 > 拟合模型

3. 从“选择列”列表中选择品牌,然后点击 Y

因为您指定了一个名义型响应变量,因此“特质”变为“名义型 Logistic”。

因为品牌是只有两个水平的“名义型”列,因此显示“目标水平”选项。该选项支持您指定您要为其概率建模的响应水平。

4. 选择计数并点击频数

5. 选择柔软度温度,然后点击宏 > 完全析因

6. 点击运行

三因子析因模型的名义型 Logistic 拟合 

“整体模型检验”报表显示三因子完全析因模型在整体上是显著的(概率>卡方 = 0.0006)。

“效应似然比检验”报表显示包含柔软度的效应对模型拟合贡献不显著。这导致您考虑从模型中删除柔软度。可以从“效应汇总”报表中执行该操作。

7. 在“效应汇总”报表中,在“源”下选择柔软度*先前使用过柔软度,然后点击删除

将更新报表以显示两因子析因模型(两因子析因模型的名义型 Logistic 拟合)。“整体模型检验”报表显示两因子模型在整体上也是显著的。

两因子析因模型的名义型 Logistic 拟合 

您得出结论:先前使用过洗涤剂品牌和水温对洗涤剂偏好有影响。您还发现“温度”和“先前使用过”之间的交互作用在统计上不显著,因此没有证据表明温度依赖于“先前使用过”。

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