Como você planeja uma interação entre um fator e uma covariável contínua?
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Gostaria de traçar no mesmo gráfico a interação entre meu preditor contínuo e meu moderador categórico. Eu sei como fazê-lo quando ambos são categóricos ( interação de fatores ), mas realmente não sei como fazê-lo quando um é contínuo e outro é categórico.
Se você estiver falando sobre uma interação em um modelo linear geral (por exemplo, ANCOVA), e se o seu moderador categórico tiver um número razoavelmente pequeno de níveis, é possível plotar linhas de regressão separadas para cada nível do moderador. Se você deseja que eles estejam no mesmo gráfico, sobreponha-os, codifique por cor ou tipo de linha e forneça uma legenda. Um dos eixos do seu gráfico representará o preditor contínuo (presumivelmente o eixo horizontal " ") e o outro representará a variável dependente, que eu suponho que seja contínua. Se o seu preditor categórico (moderador) tiver mais de quatro níveis, isso pode ficar um pouco ocupado demais para um gráfico, mas não conheço um método melhor para tais circunstâncias que não recorra a gráficos separados para cada nível.x
Obrigado pela sua resposta! Na verdade, estou me referindo a um GLM (univariado), que só me permite traçar meios marginais estimados para interações de fatores. Não sei como sobrepor como você diz ... Trabalho com o SPSS. você poderia detalhar um pouco mais sobre isso?
Andreea 14/01
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Para o SPSS, salve os valores previstos após estimar o modelo. Em seguida, no gráfico, plote os valores previstos no eixo Y e o preditor contínuo no eixo X e use a variável categórica para agrupar as linhas ou pontos.
Andy W
obrigado! apenas para esclarecer, qual gráfico preciso exatamente produzir para isso? É um gráfico de dispersão com linha de regressão? Nesse caso, eu precisaria produzir 3 gráficos diferentes para os 3 níveis diferentes do meu moderador ... como colocá-lo no mesmo gráfico? Também apenas para esclarecer que os valores previstos levam em consideração a regressão ajustada com covariáveis?
Andreea 14/01
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@Andreea, adicionei uma resposta para resolver seu comentário.
Penguin_Knight
@AndyW você salva os valores previstos do modelo estimado com ou sem o termo de interação (ou isso não importa)?
Jeremyjaytaylor
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Apenas para abordar o seguinte comentário:
obrigado! apenas para esclarecer, qual gráfico preciso exatamente produzir para isso? É um gráfico de dispersão com linha de regressão? Nesse caso, eu precisaria produzir 3 gráficos diferentes para os 3 níveis diferentes do meu moderador ... como colocá-lo no mesmo gráfico? Também apenas para esclarecer que os valores previstos levam em consideração a regressão ajustada com covariáveis?
Aqui está como fazer isso no SPSS. Eu uso os Employee.savdados como exemplo. Suponha que gostaríamos de usar salário como resultado, começando com salário como preditor contínuo e categoria de trabalho como preditor categórico:
Vá para Gráfico> Legado> Dispersão:
Escolha apenas um gráfico de dispersão simples. Em seguida, preencha as variáveis:
Você verá o gráfico de dispersão. Clique duas vezes no gráfico de dispersão para abrir o editor de gráficos. Na parte superior, clique no ícone para "ajustar linhas aos subgrupos". Veja a foto abaixo:
Feito:
Agora, se você usa a variável salário original como resultado ou o salário previsto como resultado ajustado para o outro terço ou mais preditores é uma questão de seu objetivo. O salário original se ajustará melhor à exploração, enquanto o salário previsto será mais adequado para apresentar os resultados da regressão.
obrigado! Isso confirma que o que fiz foi bom, tenho outras covariáveis envolvidas e, portanto, tenho que usar o resultado previsto (salvo como não padronizado no modelo de regressão). Isso é de muita ajuda!
Andreea 14/01
Tenho outra pergunta: não tenho certeza se devo seguir preditores contínuos em minha análise de regressão, pois as associações, embora sejam significativas antes e depois do ajuste, parecem ser motivadas por grandes discrepâncias. Se eu dividir meu preditor em 3 categorias (frequências zero, abaixo e acima da mediana), não tenho mais associações significativas com o resultado contínuo. Alguma sugestão de qual seria o melhor caminho a seguir? obrigado
Andreea 14/01
De quantos "grandes discrepantes" estamos falando? Você tem alguma outra informação incomum sobre eles que possa justificar sua exclusão da sua amostra? Se for menos uma questão de valores discrepantes do que de uma distribuição não normal, considere a possibilidade de ajustar um GLM robusto / não paramétrico para reduzir o viés em seus resultados.
Nick Stauner
Obrigado pela sugestão. Meus resultados contínuos não parecem ser normalmente distribuídos quando faço um histograma, mas quando faço um gráfico de resíduos (salvo resíduos padronizados no GLM) e procuro uma dispersão aproximadamente retangular, eles parecem se encaixar nesse padrão, que sugere níveis semelhantes de variação no intervalo do valor previsto, então tudo bem, eu diria. Em termos de outliers, parece haver entre 1 a 3 outliers a julgar pelo gráfico de dispersão (parece que não consigo copiar e colar os gráficos aqui). Eu nunca trabalhei com GLM não paramétrico então não tenho certeza onde encontrar isso em SPSS
Apenas para abordar o seguinte comentário:
Aqui está como fazer isso no SPSS. Eu uso os
Employee.sav
dados como exemplo. Suponha que gostaríamos de usar salário como resultado, começando com salário como preditor contínuo e categoria de trabalho como preditor categórico:Vá para Gráfico> Legado> Dispersão:
Escolha apenas um gráfico de dispersão simples. Em seguida, preencha as variáveis:
Você verá o gráfico de dispersão. Clique duas vezes no gráfico de dispersão para abrir o editor de gráficos. Na parte superior, clique no ícone para "ajustar linhas aos subgrupos". Veja a foto abaixo:
Feito:
Agora, se você usa a variável salário original como resultado ou o salário previsto como resultado ajustado para o outro terço ou mais preditores é uma questão de seu objetivo. O salário original se ajustará melhor à exploração, enquanto o salário previsto será mais adequado para apresentar os resultados da regressão.
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