Tôi muốn vẽ trên cùng một biểu đồ sự tương tác giữa người dự đoán liên tục của tôi và người điều hành phân loại của tôi. Tôi biết cách thực hiện khi cả hai đều phân loại ( tương tác yếu tố ), nhưng không thực sự biết cách thực hiện khi một liên tục và một là phân loại.
Làm thế nào để bạn vẽ một tương tác giữa một yếu tố và hiệp phương sai liên tục?
Câu trả lời:
Nếu bạn đang nói về sự tương tác trong một mô hình tuyến tính chung (ví dụ: ANCOVA) và nếu người điều hành phân loại của bạn có số lượng cấp độ khá nhỏ, bạn có thể vẽ các đường hồi quy riêng cho từng cấp độ của người điều hành. Nếu bạn muốn những thứ này trên cùng một cốt truyện, hãy chồng chúng, mã theo màu hoặc loại đường và cung cấp một chú giải. Một trong các trục của âm mưu của bạn sẽ đại diện cho công cụ dự đoán liên tục (có lẽ là trục " " ngang) và trục còn lại sẽ đại diện cho biến phụ thuộc, mà tôi giả sử là liên tục. Nếu công cụ dự đoán phân loại (người điều hành) của bạn có nhiều hơn bốn cấp độ, điều đó có thể hơi bận rộn cho một âm mưu, nhưng tôi không biết phương pháp nào tốt hơn cho các trường hợp như vậy mà không dùng đến các ô riêng biệt cho từng cấp độ.
Cảm ơn vì đã trả lời! Tôi thực sự đang đề cập đến một GLM (đơn biến), chỉ cho phép tôi vẽ các phương tiện biên ước tính cho các tương tác yếu tố. Tôi không chắc chắn làm thế nào để chồng chất như bạn nói ... Tôi làm việc với SPSS. bạn có thể vui lòng chi tiết hơn một chút về điều đó?
—
Andreea
Đối với SPSS chỉ cần lưu các giá trị dự đoán sau khi ước tính mô hình. Sau đó, trong biểu đồ vẽ các giá trị dự đoán trên trục Y và dự đoán liên tục trên trục X, sau đó sử dụng biến phân loại để nhóm các đường hoặc điểm.
—
Andy W
cảm ơn! chỉ để làm rõ, chính xác đồ thị nào tôi cần sản xuất cho cái này? Đây có phải là một âm mưu phân tán với đường hồi quy? Nếu vậy, thì tôi sẽ cần phải tạo ra 3 biểu đồ khác nhau cho 3 cấp độ khác nhau của người điều hành ... làm cách nào để đặt nó trên cùng một biểu đồ? Cũng chỉ để làm rõ rằng các giá trị dự đoán có tính đến hồi quy điều chỉnh với hiệp phương sai?
—
Andreea
@Andreea, tôi đã thêm một câu trả lời để giải quyết bình luận của bạn.
—
Penguin_Knight
@AndyW bạn có lưu các giá trị dự đoán từ mô hình ước tính có hoặc không có thuật ngữ tương tác (hoặc nó không quan trọng)?
—
Jeremyjaytaylor
Chỉ cần giải quyết các bình luận sau đây:
cảm ơn! chỉ để làm rõ, chính xác đồ thị nào tôi cần sản xuất cho cái này? Đây có phải là một âm mưu phân tán với đường hồi quy? Nếu vậy, thì tôi sẽ cần phải tạo ra 3 biểu đồ khác nhau cho 3 cấp độ khác nhau của người điều hành ... làm cách nào để đặt nó trên cùng một biểu đồ? Cũng chỉ để làm rõ rằng các giá trị dự đoán có tính đến hồi quy điều chỉnh với hiệp phương sai?
Đây là cách để làm điều đó trong SPSS. Tôi sử dụng Employee.savdữ liệu làm ví dụ. Giả sử chúng ta muốn sử dụng tiền lương làm kết quả, tiền lương bắt đầu như là công cụ dự đoán liên tục và loại công việc làm công cụ dự đoán phân loại:
Chuyển đến Biểu đồ> Di sản> Phân tán:
Chọn chỉ cần phân tán âm mưu đơn giản là tốt. Sau đó, điền vào các biến:
Sau đó, bạn sẽ thấy âm mưu phân tán. Nhấp đúp chuột vào biểu đồ phân tán để mở trình soạn thảo biểu đồ. Ở trên cùng, nhấp vào biểu tượng để "khớp dòng với các nhóm con." Xem pic dưới đây:
Làm xong:
Bây giờ, cho dù bạn sử dụng biến lương ban đầu làm kết quả hay mức lương dự đoán khi kết quả được điều chỉnh cho người dự đoán thứ ba trở lên là vấn đề mục đích của bạn. Mức lương ban đầu sẽ phù hợp hơn khi thăm dò, trong khi mức lương dự đoán sẽ phù hợp hơn khi trình bày kết quả hồi quy của bạn.
cảm ơn bạn! Điều này xác nhận những gì tôi đã làm là ổn, tôi có các đồng biến khác tham gia nên tôi phải sử dụng kết quả dự đoán (được lưu dưới dạng không chuẩn trong mô hình hồi quy). Đây là rất nhiều giúp đỡ!
—
Andreea
Tôi có một câu hỏi khác: Tôi không chắc chắn rằng tôi nên gắn bó với các yếu tố dự đoán liên tục trong phân tích hồi quy của mình, vì các hiệp hội, trong khi có ý nghĩa cả trước và sau khi điều chỉnh, chúng dường như bị điều khiển bởi các ngoại lệ lớn. Nếu tôi chia dự đoán của tôi thành 3 loại (tần số 0, dưới và trên trung bình), thì tôi không có bất kỳ mối liên hệ quan trọng nào với kết quả liên tục nữa. Bất kỳ đề xuất về cách tốt nhất để đi là gì? cảm ơn bạn
—
Andreea
Chúng ta đang nói về bao nhiêu "ngoại lệ lớn"? Bạn có bất kỳ thông tin bất thường nào khác về họ có thể biện minh cho việc loại trừ họ khỏi mẫu của bạn không? Nếu đó không phải là vấn đề ngoại lệ so với phân phối không bình thường, bạn có thể cân nhắc việc lắp GLM mạnh / không đối xứng để giảm sai lệch trong kết quả của mình.
—
Nick Stauner
cám ơn vì sự gợi ý. Kết quả liên tục của tôi dường như không được phân phối bình thường khi tôi thực hiện hystogram, nhưng khi tôi thực hiện một biểu đồ dư (lưu phần dư được tiêu chuẩn hóa trong GLM) và tôi tìm kiếm một phân tán hình chữ nhật xấp xỉ, chúng dường như phù hợp với mô hình này, mà đề xuất các mức độ biến đổi tương tự trên phạm vi giá trị dự đoán, vì vậy tôi đồng ý. Về mặt ngoại lệ, dường như có từ 1-3 ngoại lệ đánh giá từ âm mưu phân tán (dường như tôi không thể sao chép-dán các ô ở đây). Tôi chưa bao giờ làm việc với GLM không định lượng nên không biết tìm thấy nó ở đâu trong SPSS
—
Andreea