0

バイナリ ロジスティック モデルを構築して、消費者が購入する確率に対するさまざまな変数の影響を確認しました。私は 5 つの異なるブランドを持っています。モデルには、ブランドに固有の 5 つの価格変数があります (ブランド ダミーと価格の相互作用)。したがって、私の出力は次のようになります。

                         Coefficient               P-value
Price_Brand_A                0.25                    0.02
Price_Brand_B                0.50                    0.01
Price_Brand_C                0.10                    0.09
Price_Brand_D                0.40                    0.15
Price_Brand_E                0.65                    0.02

私が聞きたいのは、特にブランドについてではなく、価格の全体的な影響について何かを言うのが正しいかどうかです. たとえば、係数の平均を取って、価格の平均効果が 0.38 に等しいと言うのは正しいでしょうか? または、価格の全体的な影響を報告するために従うべき統計手順はありますか? P値にも同じことが当てはまりますか？

私はspssで作業しており、モデリングが初めてなので、助けていただければ幸いです。

どうもありがとう

4

1 に答える 1

1

交互作用仮説をテストする場合、モデルに多数の項を含める必要があります。この場合、以下を含める必要があります。

  • 価格の基本効果
  • ブランドの基本効果（ダミー）
  • ブランドダミーの相互作用効果×価格。

5 つのブランドがあるため、5 つのダミー変数のうち 4 つを含める必要があります。省略したダミーが参照カテゴリになります。相互作用項についても同様です。この場合、価格の基本効果は、ブランドの参照カテゴリの価格の効果になります。ダミーのベースは、価格が 0 の場合のブランド間の差になります。交互作用の効果は、2 つの異なる方法で解釈できます。案の定、相互作用項の効果は、ブランドの参照カテゴリと比較して、1 つのブランドの追加の価格効果であると言えます。別の言い方をすれば、相互作用効果は、価格が 1 つ上昇した場合に、ブランドと参照ブランドの間の追加の差額であると言えます。

価格の平均効果を知りたい場合、交互作用項を含める理由は何ですか? その場合、最初のモデルで交互作用を除外し、交互作用を含めて、各ブランドの効果を見ると、価格の平均効果が正確ではないことを示します。

たぶん、もう少し出力を投稿できますか？質問に投稿したよりも多くのものを手に入れたと思いますか？

幸運を！

于 2014-11-24T11:45:15.350 に答える