Sürekli grafik tahmincim ile kategorik moderatörüm arasındaki etkileşimi aynı grafik üzerinde çizmek istiyorum. Her ikisi de kategorik ( faktör etkileşimi ) olduğunda nasıl yapılacağını biliyorum, ancak biri sürekli ve biri kategorik olduğunda nasıl yapılacağını gerçekten bilmiyorum.
Bir faktör ile sürekli bir değişken arasında nasıl bir etkileşim kurarsınız?
Yanıtlar:
Genel bir doğrusal modeldeki (örn. ANCOVA) bir etkileşimden bahsediyorsanız ve kategorik moderatörünüzün oldukça az sayıda seviyesi varsa, moderatörün her seviyesi için ayrı regresyon çizgileri çizebilirsiniz. Bunları aynı grafikte istiyorsanız, renklendirin, renk veya satır türüne göre kodlayın ve bir açıklama sağlayın. Çiziminizin eksenlerinden biri sürekli öngörücüyü temsil edecektir (muhtemelen yatay ""eksen) ve diğeri, sürekli olduğunu varsaydığım bağımlı değişkeni temsil edecektir. Kategorik öngörücünüz (moderatör) dörtten fazla seviyeye sahipse, bu bir çizim için biraz fazla meşgul olabilir, ama ben değilim her seviye için ayrı arsalara başvurmayan bu tür durumlar için daha iyi bir yöntemin farkında.
cevabın için teşekkürler! Gerçekten sadece faktör etkileşimleri için tahmini marjinal araçları çizmeme izin veren bir GLM'den (tek değişkenli) bahsediyorum. Söylediğin gibi nasıl üst üste bineceğinden emin değilim ... SPSS ile çalışıyorum. bunun hakkında biraz daha ayrıntı verebilir misiniz?
—
Andreea
SPSS için sadece modeli tahmin ettikten sonra tahmin edilen değerleri kaydedin. Ardından grafikte, Y ekseninde öngörülen değerleri ve X ekseninde sürekli öngörücüyü çizin, ardından çizgileri veya noktaları gruplandırmak için kategorik değişkeni kullanın.
—
Andy W
Teşekkürler! sadece açıklığa kavuşturmak için, bunun için hangi grafik çizimini tam olarak üretmem gerekiyor? Regresyon çizgisi olan bir dağılım grafiği mi? Eğer öyleyse, moderatörümün 3 farklı seviyesi için 3 farklı grafik üretmem gerekecekti ... bunu aynı grafiğe nasıl koyabilirim? Ayrıca sadece öngörülen değerlerin ortak değişkenlerle düzeltilmiş regresyonu dikkate aldığını açıklığa kavuşturmak için mi?
—
Andreea
@Andreea, yorumunuza cevap vermek için bir cevap ekledim.
—
Penguin_Knight
@AndyW, tahmini modelden tahmin edilen değerleri etkileşim terimi olsun veya olmasın kaydediyor musunuz (veya önemli değil)?
—
Jeremyjaytaylor
Aşağıdaki yorumu ele almak için:
Teşekkürler! sadece açıklığa kavuşturmak için, bunun için hangi grafik çizimini tam olarak üretmem gerekiyor? Regresyon çizgisi olan bir dağılım grafiği mi? Eğer öyleyse, moderatörümün 3 farklı seviyesi için 3 farklı grafik üretmem gerekecekti ... bunu aynı grafiğe nasıl koyabilirim? Ayrıca sadece öngörülen değerlerin ortak değişkenlerle düzeltilmiş regresyonu dikkate aldığını açıklığa kavuşturmak için mi?
SPSS'de nasıl yapılacağı aşağıda açıklanmıştır. Employee.savVerileri örnek olarak kullanıyorum . Maaşınızı sonuç olarak kullanmak istediğimizi, maaşın sürekli öngörücü olarak başladığını ve iş kategorisini kategorik öngörücü olarak kullandığımızı varsayalım:
Grafik> Eski> Dağılım:
Sadece basit dağılım grafiği seçin gayet iyi. Ardından, değişkenleri doldurun:
Daha sonra dağılım grafiğini göreceksiniz. Grafik düzenleyiciyi açmak için dağılım grafiğine çift tıklayın . Üstte, "satırları alt gruplara sığdırmak" için simgeyi tıklayın. Aşağıdaki resme bakın:
Bitti:
Şimdi, orijinal maaş değişkenini sonuç olarak mı yoksa tahmin edilen maaşınızı diğer üçüncü veya daha fazla yordayıcı için ayarlanmış sonuç olarak mı kullanmanız amaçlanmıştır. Orijinal maaş keşif için daha uygun olurken, tahmini maaş, regresyon sonuçlarınızı sunmak için daha uygun olacaktır.
teşekkür ederim! Bu, yaptığımın iyi olduğunu onaylıyor, diğer ortak değişkenlerim var, bu yüzden tahmin edilen sonucu kullanmak zorundayım (regresyon modelinde standart dışı olarak kaydedildi). Bu çok yardımcı oluyor!
—
Andreea
Başka bir sorum daha var: Dernekler olarak regresyon analizimde sürekli öngörücülere bağlı kalmam gerektiğinden emin değilim. Tahmincimi 3 kategoriye ayırırsam (medyanın altında ve üstünde sıfır frekans), o zaman artık sürekli sonuç ile önemli bir ilişkim yok. En iyi yolun ne olacağına dair herhangi bir öneriniz var mı? teşekkür ederim
—
Andreea
Kaç tane "büyük aykırı" bahsediyoruz? Bunlar hakkında, numunenizden hariç tutulmalarını haklı çıkarabilecek başka olağandışı bilgiler var mı? Normal olmayan bir dağılımdan daha az aykırı bir mesele ise, sonuçlarınızdaki yanlılığı azaltmak için sağlam / parametrik olmayan bir GLM takmayı düşünebilirsiniz.
—
Nick Stauner
Önerin için teşekkürler. Bir hiztogram yaptığımda sürekli sonuçlarım normal olarak dağılmış gibi görünmüyor, ancak artıklar grafiği yaptığımda (standart kalıntıları GLM'ye kaydet) ve yaklaşık dikdörtgen bir dağılım aradığımda, bu desene uyuyor gibi görünüyorlar. tahmin edilen değer aralığında benzer varyasyon seviyeleri önerir, bu yüzden söyleyebilirim. Aykırı değerler açısından, dağılım grafiğinden yargılanan 1-3 aykırı değerler var gibi görünüyor (parselleri buraya kopyalayıp yapıştıramıyorum). Parametrik olmayan GLM ile hiç çalışmadım, bu yüzden SPSS'de nerede bulacağından emin değilim
—
Andreea