일반 선형 모형 적합의 요인 및 공변량에 대한 코드화 지정

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요인에 대한 코드화

요인에 대한 코드화
분석을 수행하려면 Minitab에서 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 요인을 다시 코드화해야 합니다. 요인의 수준을 전체 평균 또는 기준 수준의 평균과 비교할 것인지 여부에 따라 방법을 변경하는 것을 고려해 보십시오. 코드화 방법에 따라 요인의 전체 효과의 검정이 변경되지 않습니다. 자세한 내용은 Interpreting categorical predictors에서 확인하십시오.
  • (-1, 0, +1): 각 수준 평균과 전체 평균 간의 차이를 추정하려면 이 항목을 선택합니다.
  • (1, 0): 각 수준 평균과 기준 수준의 평균 간의 차이를 추정하려면 이 항목을 선택합니다. (1, 0) 코드화 방법을 사용하면 대화 상자에서 기준 수준 표가 활성화됩니다.
기준 수준 표
요인
모형에 있는 모든 요인의 이름을 표시합니다. 이 열에는 값을 입력할 수 없습니다.
기준 수준
Minitab에서 기준이 아닌 수준의 평균을 기준 수준과 비교합니다. 기준 수준을 변경해도 전체 유의성에 영향을 미치지 않지만 계수를 해석하는 데는 더 의미가 있습니다.
1, 0 코드화 방법을 사용하는 요인의 경우, Minitab에서는 기본적으로 데이터 유형에 따라 다음 기준 수준을 설정합니다.
  • 숫자 요인의 경우 최소 숫자 값이 있는 수준이 기준 수준이 됩니다.
  • 날짜/시간 요인의 경우 가장 빠른 날짜/시간이 있는 수준이 기준 수준이 됩니다.
  • 텍스트 요인의 경우 기본적으로 값 순서가 문자순으로 첫 번째인 수준이 기준 수준이 됩니다.

공변량 표준화

공변량을 표준화할 것인지 여부를 지정할 수 있습니다. 표준화된 공변량은 모형을 적합하기 위해서만 사용되며 워크시트에 저장되지 않습니다.

공변량을 표준화하면 특정 조건에 대한 모형의 해석을 개선할 수 있습니다. 다음 방법을 사용하여 공변량을 표준화할 수 있습니다.
  • 평균을 빼 공변량 중심화: 이 방법은 다중 공선성을 줄이므로, 계수 추정치의 정밀도를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 방법은 모형에 고차항 및 교호작용 항으로 인해 상관 관계가 높은 예측 변수가 포함되어 있는 경우 유용합니다. 각 계수는 원래 측정 척도를 사용하여 예측 변수의 한 단위 변화에 대한 반응의 예상되는 변화를 나타냅니다.
  • 해당하는 표준 편차로 나눠 공변량을 표준화합니다. 이 방법을 사용하면 비교 가능한 척도를 사용하기 때문에 계수의 크기를 비교할 수 있습니다. 이 방법은 척도의 차이를 제어하면서 어느 공변량의 효과가 더 큰지 확인하려는 경우 유용합니다. 그러나 각 계수는 공변량의 1 표준 편차 변화에 대한 반응의 예상되는 변화를 나타냅니다.
다음 방법 중 하나를 사용하여 공변량을 표준화합니다.
  • 표준화 안 함: 공변량에 원본 데이터를 사용합니다.
  • 코드화할 낮은 수준과 높은 수준을 -1과 +1로 지정: 공변량의 중심을 맞추고 비교 가능한 척도에 배치합니다. 지정한 하한 값과 상한 값 사이에 있는 모든 데이터 값은 -1과 +1 사이에 있도록 변환됩니다. 표에 낮은 값과 높은 값을 입력하거나 표본의 최소값과 최대값을 사용하십시오.
    공변량
    모형에 있는 모든 공변량의 이름을 표시합니다. 이 열에는 값을 입력할 수 없습니다.
    낮음
    -1로 코드화할 값을 입력합니다. 기본값은 표본의 최소값입니다.
    높음
    +1로 코드화할 값을 입력합니다. 기본값은 표본의 최대값입니다.
  • 평균값을 뺀 후 표준 편차로 나누기: 공변량의 중심을 맞추고 비교 가능한 척도에 배치합니다.
  • 평균값 빼기: 공변량의 중심을 맞춥니다.
  • 표준 편차로 나누기: 모든 공변량에 비교 가능한 척도를 사용합니다.
  • 지정된 값을 뺀 후 다른 값으로 나누기: 표본의 평균과 표준 편차 추정치를 사용하는 대신 다른 값을 지정합니다.
    공변량
    모형에 있는 모든 공변량의 이름을 표시합니다. 이 열에는 값을 입력할 수 없습니다.
    빼기
    각 공변량에서 뺄 값을 입력합니다.
    나누기
    Minitab에서 뺀 결과를 나누는 데 사용하는 값을 입력합니다.
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