私は一連の独立変数を取り、それらが (統計的に有意に) 2 つのデータ グループと異なる相関関係にあるかどうかをテストしようとしています。
JMP でこれを行う方法は、次のような一連の線形回帰を作成することであるとアドバイスされています。
result = group + varA + group*varA
次に、相互作用効果の重要性を調べます。たとえば、この「Country*Displacement」の例の「Prob > F」列です: http://i.stack.imgur.com/EcCdd.png (私は画像を投稿する評判。）
ここで、これらの変数の 1 つを切り替えられるようにする必要があります。つまり、～350 個の変数のリスト (たとえばvarA、varB、 など) については、次の回帰を実行する必要があります。
result = group + varA + group*varA
result = group + varB + group*varB
result = group + varC + group*varC
...
その相互作用効果の重要性を理解します。以前のスクリプト作成の試みでは、最大 350 の結果ウィンドウ、または最大 350 のモデル ダイアログが生成されました。. . アドバイスをいただければ幸いです。
編集：
たとえば、Airline Delays JMP サンプル データ セットを使用すると、これは手順の 1 つの結果です: http://i.stack.imgur.com/HVFL8.png。一連の変数ごとに交互作用効果 (効果検定の 0.1397) の有意性を抽出する必要があります。たとえば、「距離」変数を「経過時間」と交換します。しかし、この変数を 350 個までのセットでそれぞれ交換する必要があります。
