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이항 반응/빈도 형식의 반응
사건/시행 형식의 반응

이항 반응/빈도 형식의 반응

반응 데이터가 서로 구별되는 두 개의 값을 갖는 단일 열인 경우에는 다음 단계를 수행하십시오. 선택적으로 데이터는 행의 반응 및 예측 변수 값에 해당하는 반응 카운트가 포함된 열을 포함할 수 있습니다.

드롭다운에서 을 선택합니다 이항 반응/빈도 형식의 반응.
에 반응 변수설명하거나 예측하려는 이진 데이터의 열을 입력합니다. 이항 변수는 가능한 수준이 두 개(예: 통과/실패 또는 참/거짓)인 범주형 변수입니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
반응 사건에서 분석이 설명할 사건을 선택합니다. 반응 이벤트를 변경해도 전체 유의성에는 영향을 주지 않지만 결과를 더 의미 있게 만들 수 있습니다.
(선택 사항) 에 빈도반응 변수와 예측 변수 값에 해당하는 카운트가 포함된 열을 입력합니다.
계량형 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 계량형 변수를 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
에 범주형 예측 변수반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 분류 또는 그룹 할당(예: 원료 유형)을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.

이 워크시트에서 구입는 응답이며, 소비자가 새로운 브랜드의 시리얼을 구매했는지 여부를 나타냅니다. 반응 사건은 예입니다. 소득는 연속형 예측 변수이고 어린이는 범주형 예측 변수입니다. 워크시트의 첫 번째 행은 자녀가 있고 수입이 $37,000인 소비자 1명이 새 상표의 시리얼을 구입했다는 것을 보여줍니다.

C1-T	C2	C3-T
구입	소득	어린이
예	$37,000	예
아니요	$47,000	예
예	$34,000	아니요
예	$58,000	아니요

이 워크시트에서 반응 및 예측 변수는 이전 예와 같지만 데이터에는 빈도 변수도 포함됩니다. Frequency 는 각 행의 반응 변수와 예측 변수 값의 조합에 해당하는 소비자의 수를 포함합니다. 워크시트의 첫 번째 행은 자녀가 있고 수입이 $40,000인 소비자 2명이 새 상표의 시리얼을 구입했다는 것을 보여줍니다.

C1-T	C2	C3-T	C4
구입	소득	어린이	빈도
예	$40,000	예	2
아니요	$40,000	아니요	12
예	$45,000	예	1
아니요	$45,000	아니요	6

사건/시행 형식의 반응

반응 데이터가 성공 또는 관심의 대상이 되는 사건의 횟수가 포함된 열 하나와 시행 횟수가 포함된 열 하나 등 두 개의 열에 포함된 경우 다음 단계를 수행하십시오.

드롭다운에서 응답 데이터가 이벤트와 시행을 포함하는 두 개의 열에 포함되어 있는지 선택합니다 사건/시행 형식의 반응.
에 사건 이름데이터에 있는 이벤트의 이름을 입력합니다. 예를 들어, 사건은 성공, 불량 단위 또는 구입이 될 수 있습니다.
에 사건 발생 횟수이벤트 수가 포함된 열을 입력합니다.
에 시행 횟수시행 횟수가 포함된 열을 입력합니다. 시행 횟수는 사건 횟수에 비사건 횟수를 더한 값입니다.
계량형 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 계량형 변수를 입력합니다. 예측 변수는 X 변수라고도 합니다.
에 범주형 예측 변수반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 분류 또는 그룹 할당(예: 원료 유형)을 입력합니다. 예측 변수는 X 변수라고도 합니다.

이 워크시트에서 Buyed 에는 새 브랜드의 시리얼을 구매한 소비자의 수를 나타내는 이벤트 수가 포함됩니다. Trials 에는 예측 변수의 해당 조합에 대해 조사된 총 소비자 수를 나타내는 시행 수가 포함됩니다. 소득는 연속형 예측 변수이고 어린이는 범주형 예측 변수입니다. 워크시트의 첫 번째 행은 자녀가 있고 수입이 $37,000인 소비자 20명이 설문 조사에 응했으며 그 중 2명이 새 상표의 시리얼을 구입했다는 것을 보여줍니다.

C1	C2	C3	C4-T
구입	시행	소득	어린이
2	20	$37,000	예
0	3	$37,000	아니요
4	12	$40,000	예
3	18	$34,000	아니요