对独立性的三因子检验

此宏将对数-线性模型与三因子分类数据(列联表)拟合。会针对整个模型和个别项执行拟合优度的似然比检验。

下载宏

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重要信息

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必需输入

  • 三个因子列,每列包含观测值的水平
  • 一列包含因子列中每种值组合的观测频率或计数
注意

此宏的每个因子均限制为最多 10 个水平。如果需要多于 10 个水平,可以修改宏代码。首先,修改声明语句中 ABT、ACT、BCT 和 JUNK 变量的上限后缀。然后修改之后 LET 语句中的 LMAX 值。请修改代码中的此注释以显示新的最大值。

运行宏

假设三因子表的因子水平位于 C1、C2 和 C3 中。频率位于 C4 中。要运行此宏,请选择编辑 > 命令行编辑器,然后键入:

%THREEWAY C1 C2 C3 C4

单击提交命令

注意

用户应该注意,只有两个模型中被忽略的所有项(介于所取的差异之间)与实际缺失的效应对应时,单个项的检验才是合法的。

更多信息

在输出中,每个检验的模型均由所含的一系列项来标识。这三个因子由大写字母 A、B 和 C 表示。模型项由以下简单规则表示:

A = 因子 A 的主效应

AB = 因子 A 和 B 之间的双因子交互作用

ABC = 因子 A、B 和 C 之间的三因子交互作用。

模型是严格分层的,因此如果要包含特定项,就需要将所有涉及同一因子任何子集的低阶项都包含在内。因此,如果列出的高阶项将某些其他项隐式包含了进来,那么这些其他项不会列出。例如,饱和三因子模型只会写作 (ABC),因为将三因子交互包含在内就暗示了将所有双因子交互作用(AB、AC 和 BC)以及所有主效应(A、B 和 C)均包含在内。

最佳拟合模型是其中的拟合优度统计量不显著的最简单模型。通常,这与仅包含其各个效应在统计意义上显著的项的模型相同。在确定了最佳拟合模型之后,可按如下方式解释该模型:

(ABC) 每个因子都与另两个因子相关。

(AB AC BC) 尽管由于缺少三因子交互作用,相关模式复杂性较低,但每个因子与其他两个因子相关。

(AB BC) 因子 A 和 C 的独立是有条件的,也就是说,它们对于因子 B 的固定值是独立的。

(A BC) 因子 B 和 C 共同独立于因子 A。

(A B C) 因子 A、B 和 C 是相互独立的。

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