이것은 첫 번째 게시물이므로 일부 표준을 따르지 않으면 쉽게 받아 들일 수 있습니다. 내 질문을 검색했는데 아무 것도 나타나지 않았습니다.

내 질문은 주로 일반 선형 모델링 (GLM)과 일반 선형 모델링 (GZLM)의 실제 차이점과 관련이 있습니다. 제 경우에는 공변량으로 몇 가지 연속 변수가 있고 GZLM에 비해 ANCOVA에서 몇 가지 요소가 있습니다. 각 변수의 주요 효과와 모델에서 설명 할 3 가지 상호 작용을 살펴보고 싶습니다. 이 가설이 ANCOVA에서 또는 GZLM을 사용하여 테스트되고 있음을 알 수 있습니다. 어느 정도까지는 ANCOVA와 같은 일반 선형 모델을 실행하는 데 필요한 수학 프로세스와 추론을 이해하고 있으며 GZLM은 선형 모델과 종속 변수를 연결하는 링크 함수를 허용한다는 것을 이해합니다. 수학을 정말로 이해하십시오). 내가 진짜 뭘 GZLM에 사용 된 확률 분포가 정상일 때 (즉, 신원 링크 함수?) 한 분석을 실행하는 실제 차이점이나 이유는 이해하지 않는다. 다른 것을 실행할 때 매우 다른 결과를 얻습니다. 둘 중 하나를 실행할 수 있습니까? 내 데이터는 다소 비정규 적이지만 ANCOVA와 GZLM에서 어느 정도 작동합니다. 두 경우 모두 내 가설이 뒷받침되지만 GZLM에서는 p 값이 “더 좋습니다”.

내 생각에 ANCOVA는 ID 링크 함수를 사용하여 정규 분포 분포 종속 변수가있는 선형 모델이라고 생각했는데 GZLM에 정확하게 입력 할 수 있지만 여전히 다릅니다.

가능하다면이 질문들에 대해 조금 알려주세요!

첫 번째 답변을 기반으로 추가 질문이 있습니다.

이들이 활용 한 유의성 검정 (예 : F 검정 대 Wald Chi Square)을 제외하고 동일하다면 어떤 것이 가장 적합합니까? ANCOVA는 “가는 방법”이지만 F 테스트가 왜 바람직한 지 잘 모르겠습니다. 누군가 나를 위해이 질문에 대해 밝힐 수 있습니까? 감사!

답변