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モデルを少し調整するだけで、モデルの二乗和が大幅に変化することに気付きました???? これは普通ですか？？？私は SPSS 16 を使用しており、以下に示す両方のモデルで同じデータと変数を使用しましたが、小さな変更が 1 つだけあり、変数の 1 つを 2 レベルまたは 3 レベルの変数に分類しています。

詳細 - 2 x 2 x 6 混合モデル ANOVA を使用して、6 を繰り返し測定すると、グループ間分析で次の結果が得られます

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ソース | III型SS | df | MS | MS | ふ | シグ
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インターセプト | 4086.46 | 1 | 4086.46 | 104.93 | .000
X | 224.61 | 1 | 224.61 | 5.77 | .019
よ | 2.60 | 1 | 2.60 | .07 | .80
X by Y | 19.25 | 1 | 19.25 | .49 | .49
エラー | 2570.40 | 66 | 38.95 |

次に、まったく同じデータを使用しますが、変数 Y が 2 つのレベルではなく 3 つのレベルを持つわずかに異なるモデルを使用すると、次のようになります。

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ソース | III型SS | df | MS | MS | ふ | シグ
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インターセプト | 3603.88 | 1 | 3603.88 | 90.89 | .000
X | 171.89 | 1 | 171.89 | 4.34 | .041
よ | 19.23 | 2 | 9.62 | .24 | .79
X by Y | 17.90 | 2 | 17.90 | .80 | .80
エラー | 2537.76 | 64 | 39.65 |

変数 Y が 2 ではなく 3 レベルに分割されるという理由だけで、変数 X の平方和が異なる理由がわかりません。これは、グループ内分析の場合にも当てはまります。

理解を助けてください:D

前もって感謝します

パット

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2 に答える 2

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タイプIIIのXの二乗和は、他のすべての項を含むモデルにXを追加したときにどれだけ得られるかを示します。3レベルのY変数は、2レベルの変数よりもはるかに優れた予測変数であるように見えます。そのSSは2.6から19.23になりました。（これは、たとえば、Yの効果が2次式の場合に発生する可能性があります。頂点でのカットはあまり予測できませんが、3つのグループにカットする方が適切です）。したがって、Xが説明する余地は少なくなります-そのSSは減少します。

于 2010-04-26T14:38:21.133 に答える
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アニコが言ったことに加えて、変数 Y が 2 ではなく 3 レベルに分割されるという理由だけで、変数 X の平方和が異なる理由は、各因子の SS 式が各処理のサンプル数に依存するためです。 . 1 つの因子のレベル数を変更すると、実際には各処理のサンプル数が変更され、これは他のすべての因子の SS 値に影響を与えます。

于 2010-04-26T20:27:53.983 に答える