आप एक कारक और एक निरंतर सहसंयोजक के बीच बातचीत की साजिश कैसे करते हैं?

Question

मैं एक ही ग्राफ पर अपने निरंतर भविष्यवक्ता और मेरे स्पष्ट मध्यस्थ के बीच बातचीत की साजिश करना चाहूंगा। मुझे पता है कि यह कैसे करना है जब दोनों श्रेणीबद्ध ( कारक बातचीत ) हैं, लेकिन वास्तव में यह नहीं जानते कि यह कैसे करना है जब एक निरंतर होता है और एक स्पष्ट होता है।

Answer 1

यदि आप एक सामान्य रैखिक मॉडल (जैसे, ANCOVA) में बातचीत के बारे में बात कर रहे हैं, और यदि आपके श्रेणीबद्ध मॉडरेटर के पास काफी कम संख्या में स्तर हैं, तो आप मध्यस्थ के प्रत्येक स्तर के लिए अलग प्रतिगमन लाइनों की साजिश कर सकते हैं। यदि आप उन्हें एक ही भूखंड पर चाहते हैं, तो उन्हें सुपरिमेंट करें, रंग या रेखा के प्रकार के अनुसार कोड करें, और एक किंवदंती प्रदान करें। आपके प्लॉट की एक कुल्हाड़ी निरंतर भविष्यवक्ता (संभवतः क्षैतिज " " अक्ष) का प्रतिनिधित्व करेगी, और दूसरा आश्रित चर का प्रतिनिधित्व करेगा, जो मैं मान रहा हूं कि वह निरंतर है। यदि आपके श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ता (मॉडरेटर) के पास चार से अधिक स्तर हैं, जो एक भूखंड के लिए थोड़ा बहुत व्यस्त हो सकता है, लेकिन मुझे ऐसी परिस्थितियों के लिए एक बेहतर विधि के बारे में पता नहीं है जो प्रत्येक स्तर के लिए अलग भूखंडों का सहारा नहीं लेता है।$x$

Comments

आपके जवाब का धन्यवाद! मैं वास्तव में एक जीएलएम (यूनीवेरिएट) का जिक्र कर रहा हूं, जो मुझे केवल कारक इंटरैक्शन के लिए अनुमानित सीमांत साधनों की साजिश करने देता है। मुझे यकीन नहीं है कि आप कैसे कहेंगे। क्या आप उस पर थोड़ा और विस्तार कर सकते हैं?

— एंड्रिया

एसपीएसएस के लिए बस मॉडल का अनुमान लगाने के बाद अनुमानित मूल्यों को बचाएं। फिर ग्राफ में Y अक्ष पर अनुमानित मान, और X अक्ष पर निरंतर पूर्वानुमानक की साजिश रचते हैं, फिर रेखाओं या बिंदुओं को समूहित करने के लिए श्रेणीबद्ध चर का उपयोग करते हैं।

— एंडी डब्ल्यू

धन्यवाद! सिर्फ स्पष्ट करने के लिए कि मुझे इसके लिए कौन सा ग्राफ प्लॉट चाहिए? क्या यह प्रतिगमन रेखा के साथ एक बिखराव की साजिश है? यदि ऐसा है, तो मुझे अपने मॉडरेटर के 3 अलग-अलग स्तरों के लिए 3 अलग-अलग ग्राफ़ बनाने की आवश्यकता होगी ... मैं इसे एक ही ग्राफ़ पर कैसे डालूं? केवल यह स्पष्ट करने के लिए कि पूर्वानुमानित मूल्य कोवरेट्स के साथ समायोजित प्रतिगमन को ध्यान में रखते हैं?

— आंद्रेई

@Andreea, मैंने आपकी टिप्पणी को संबोधित करने के लिए एक उत्तर जोड़ा है।

— पेंगुइन 31

@AndyW क्या आप अनुमानित मॉडल के साथ या अंतःक्रियात्मक शब्द के बिना अनुमानित मूल्यों को बचाते हैं (या इससे कोई फर्क नहीं पड़ता)?

— जेरेमीजयटयलर

Answer 2

बस निम्नलिखित टिप्पणी को संबोधित करने के लिए:

धन्यवाद! सिर्फ स्पष्ट करने के लिए कि मुझे इसके लिए कौन सा ग्राफ प्लॉट चाहिए? क्या यह प्रतिगमन रेखा के साथ एक बिखराव की साजिश है? यदि ऐसा है, तो मुझे अपने मॉडरेटर के 3 अलग-अलग स्तरों के लिए 3 अलग-अलग ग्राफ़ बनाने की आवश्यकता होगी ... मैं इसे एक ही ग्राफ़ पर कैसे डालूं? केवल यह स्पष्ट करने के लिए कि पूर्वानुमानित मूल्य कोवरेट्स के साथ समायोजित प्रतिगमन को ध्यान में रखते हैं?

यहाँ यह SPSS में कैसे किया जाता है। मैं Employee.savउदाहरण के रूप में डेटा का उपयोग करता हूं । मान लीजिए कि हम वेतन का उपयोग परिणाम के रूप में करना चाहते हैं, निरंतर भविष्यवक्ता के रूप में वेतन की शुरुआत और श्रेणीगत भविष्यवक्ता के रूप में नौकरी श्रेणी:

ग्राफ़ पर जाएँ> लिगेसी> स्कैटर:

बस साधारण तितर बितर साजिश चुनें ठीक है। फिर, चर भरें:

फिर आप स्कैटर प्लॉट देखेंगे। चार्ट एडिटर को खोलने के लिए स्कैटर प्लॉट पर डबल क्लिक करें । शीर्ष पर, "उपसमूह के लिए फिट लाइनों" आइकन पर क्लिक करें। नीचे देखें तस्वीर:

किया हुआ:

अब, चाहे आप परिणाम के रूप में मूल वेतन चर का उपयोग करें या अन्य तीसरे या अधिक पूर्वानुमान के लिए समायोजित परिणाम के रूप में अनुमानित वेतन आपके उद्देश्य का विषय है। मूल वेतन अन्वेषण के रूप में बेहतर होगा, जबकि आपके प्रतिगमन परिणामों को प्रस्तुत करने के रूप में अनुमानित वेतन अधिक उपयुक्त होगा।

Comments

धन्यवाद! यह पुष्टि करता है कि मैंने जो किया वह ठीक है, मेरे पास अन्य सहसंयोजक शामिल हैं इसलिए मुझे अनुमानित परिणाम (प्रतिगमन मॉडल में अनियंत्रित रूप से सहेजे गए) का उपयोग करना होगा। यह बहुत मदद की है!

— आंद्रेई

मेरे पास एक और सवाल है: मैं अनिश्चित हूं कि मुझे अपने प्रतिगमन विश्लेषण में निरंतर भविष्यवाणियों के साथ रहना चाहिए, संघों के रूप में, जबकि समायोजन से पहले और बाद में दोनों महत्वपूर्ण हैं, वे बड़े आउटलेर्स द्वारा संचालित होने लगते हैं। यदि मैंने अपने भविष्यवक्ता को 3 श्रेणियों में विभाजित किया है (शून्य आवृत्तियों, नीचे और ऊपर के मध्य में), तो मेरे पास निरंतर परिणाम के साथ कोई महत्वपूर्ण संगति नहीं है। कोई भी सुझाव जो जाने का सबसे अच्छा तरीका होगा? धन्यवाद

— एंड्रिया

हम कितने "बड़े आउटलेयर" के बारे में बात कर रहे हैं? क्या आपके पास उनके बारे में कोई अन्य असामान्य जानकारी है जो आपके नमूने से उनके बहिष्कार को सही ठहरा सकती है? यदि यह गैर-सामान्य वितरण की तुलना में आउटलेर की बात कम है, तो आप अपने परिणामों में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए एक मजबूत / गैरपारंपरिक GLM फिटिंग पर विचार कर सकते हैं।

— निक स्टैनर

सलाह के लिये धन्यवाद। जब मैं एक हिस्टोग्राम करता हूं, तो मेरे निरंतर परिणाम सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं, लेकिन जब मैं एक अवशिष्ट प्लॉट (जीएलएम में मानकीकृत अवशेषों को बचाता हूं) करता हूं, और मैं लगभग आयताकार तितर बितर की तलाश करता हूं, तो वे इस पैटर्न में फिट होते हैं, जो अनुमानित मूल्य की सीमा में भिन्नता के समान स्तर का सुझाव देता है, इसलिए यह ठीक है कि मैं कहूंगा। आउटलेर्स के संदर्भ में, तितर बितर प्लॉट से जज 1-3 आउटलेर्स के बीच प्रतीत होता है (मैं यहां प्लॉट्स को कॉपी-पेस्ट करने में सक्षम नहीं हो सकता)। मैंने कभी गैरप्रेमिक जीएलएम के साथ काम नहीं किया, इसलिए यह निश्चित नहीं है कि एसपीएसएस में कहां पाया जाए

— आंद्रेई