MODEL 하위 명령 (NOMREG 명령)

MODEL 하위 명령은 모델에서 효과를 지정합니다.

MODEL 및 FULLFACTORIAL 하위 명령은 상호 배타적입니다. 한 번에 하나만 지정할 수 있습니다.
둘 이상의 MODEL 하위 명령이 지정된 경우 마지막 하위 명령만 적용됩니다.
모델에 포함할 용어 목록을 쉼표 또는 공백으로 구분하여 지정하십시오. MODEL 하위 명령이 생략되거나 비어 있는 경우 기본 모델이 생성됩니다. 기본 모델에는 첫 번째, 인터셉트 (포함된 경우), 두 번째, 모든 공변량 (지정된 경우) 이 지정된 순서대로 포함됩니다. 다음으로 모든 주요 요인 영향은 지정된 순서대로 포함됩니다.
SUBPOP 하위 명령이 지정되면 MODEL 하위 명령에 지정된 효과는 SUBPOP 하위 명령에 나열된 변수만 사용하여 구성될 수 있습니다.
주 효과 용어를 포함하려면 MODEL 하위 명령에 인수의 이름을 입력하십시오.
요소 간에 상호작용 효과 용어를 포함하려면 키워드 BY 또는 별표 (*) 를 사용하여 상호작용에 포함된 요소를 결합하십시오. 예를 들어, A* B* C는 A, B, 및 C의 3-방향 상호작용 효과를 의미하며, 여기서 A, B, 및 C는 인자이다. A BY B BY C 표현식은 A* B* C와 동등합니다. 상호작용 효과 내의 요인은 고유해야 합니다. A* C* A및 A* A와 같은 표현식은 유효하지 않다.
중첩 효과 용어를 포함하려면 MODEL 하위 명령에서 키워드 WITHIN 또는 괄호 쌍을 사용하십시오. 예를 들어, A (B) 는 A가 B내에 중첩됨을 의미하며, 여기서 A및 B는 인자이다. A WITHIN B 표현식은 A (B) 와 같습니다. 중첩 효과 내의 요인은 분명해야 합니다. A (A) 및 A (B* A) 와 같은 표현식은 유효하지 않다.
다중 레벨 중첩이 지원됩니다. 예를 들어 A(B(C))는 B가 C 내에 중첩되고 A는 B(C) 내에 중첩됩니다. 둘 이상의 소괄호 쌍이 표시되면 각 소괄호 쌍이 다른 소괄호 쌍 내에 묶이거나 중첩되어야 합니다. 따라서 A(B)(C)는 올바르지 않습니다.
상호작용 효과 내에서 중첩은 유효합니다. 예를 들어, A (B* C) 는 A가 B* C내에 중첩됨을 의미한다.
중첩 효과 간 상호 작용이 허용됩니다. 올바른 구문은 괄호 안에 공통 중첩 효과가 뒤에 오는 상호작용입니다. 예를 들어, C의 수준 내의 A와 B 사이의 상호작용은 A (C) *B (C) 대신에 A* B (C) 로 명시되어야 한다.
모델에 공변량 용어를 포함하려면 MODEL 하위 명령에 공변량의 이름을 입력하십시오.
공변량은 키워드 BY 또는 별표 (*) 연산자를 사용하여 연결될 수 있지만 중첩되지는 않습니다. 예를 들어, X* X는 X와 그 자체의 제품이다. 이것은 값이 X의 제곱값인 공변량과 동등하다. 그러나, X (Y) 는 유효하지 않다.
요인 및 공변량 효과는 여러 가지 방법으로 연결될 수 있습니다. 효과는 공변량 효과 내에서 중첩될 수 없습니다. A와 B가 인자이고, X와 Y가 공변량이라고 가정하자. 인자 및 공변량 효과의 유효한 조합의 예는 A* X, A* B* X, X (A), X (A* B), X* A (B), X* Y (A* B), 및 A* B* X* Y 이다.
단계적 방법은 세로 막대 (|), 단계별 메소드 키워드, 등호 (=) 및 메소드가 사용될 변수 (또는 상호작용 또는 중첩 효과) 의 목록과 함께 모델 효과를 따라 지정할 수 있습니다.
단계식 방법이 지정되면 TEST 하위 명령이 무시됩니다.
단계식 방법이 지정되면 MODEL 하위 명령의 왼쪽에 정의된 모델의 결과로 시작됩니다.
단계식 방법이 지정되었지만 MODEL 하위 명령의 왼쪽에 효과가 지정되지 않은 경우 초기 모델에는 인터셉트만 포함됩니다 ( INTERCEPT = INCLUDE인 경우) 또는 초기 모델은 널 모델 ( INTERCEPT = EXCLUDE의 경우) 입니다.
절편은 단계별 메소드 옵션에서 효과로 지정할 수 없습니다.
모든 단계별 메소드의 경우 두 개의 효과가 유의 수준을 연관시킨 경우 제거 또는 항목이 먼저 지정된 효과에 대해 수행됩니다. 예를 들어, MODEL 하위 명령의 오른쪽이 FORWARD A*B A(B)를 지정하는 경우 A* B및 A (B) 가 PIN보다 작은 유의 수준을 갖는 경우 A* B가 먼저 지정되기 때문에 A* B가 입력됩니다.

사용 가능한 단계별 메소드 키워드는 다음과 같습니다.

BACKWARD. 후진제거법. 첫 번째 단계에서는 BACKWARD 에 지정된 변수 (또는 상호작용 효과 또는 중첩 효과) 가 모델에 함께 입력되어 하나씩 제거에 대해 테스트됩니다. 값이 POUT보다 큰 경우 우도비 통계의 가장 큰 유의 레벨을 가진 변수가 제거되고 모델이 재추정됩니다. 이 프로세스는 제거 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없거나 현재 모델이 이전 모델과 동일할 때까지 계속됩니다.

FORWARD. 전진 입력. FORWARD 에 지정된 변수 (또는 상호작용 효과 또는 중첩 효과) 는 우도비 통계의 유의 수준에 따라 모델에 하나씩 항목에 대해 테스트됩니다. PIN 보다 작은 의미 레벨이 가장 작은 변수가 모델에 입력되고 모델이 재추정됩니다. 항목 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없을 때 모델 작성이 중지됩니다.

BSTEP. 단계적 후진. 첫 번째 단계에서는 BSTEP 에 지정된 변수 (또는 상호작용 효과 또는 중첩 효과) 가 모델에 함께 입력되어 하나씩 제거에 대해 테스트됩니다. 값이 POUT보다 큰 경우 우도비 통계의 가장 큰 유의 레벨을 가진 변수가 제거되고 모델이 재추정됩니다. 이 프로세스는 제거 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없을 때까지 계속됩니다. 그 다음, 확률 비율 통계의 유의 수준에 따라 모델에 없는 변수가 가능한 항목에 대해 테스트됩니다. PIN 보다 작은 의미 레벨이 가장 작은 변수가 입력되고 모델이 재추정됩니다. 이 프로세스는 반복되며 모델의 변수는 제거에 대해 다시 평가됩니다. 제거 또는 입력 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없거나 현재 모델이 이전 모델과 동일한 경우 모델 작성이 중지됩니다.

FSTEP. 단계적 전진. FSTEP 에 지정된 변수 (또는 상호작용 효과 또는 중첩 효과) 는 우도비 통계의 유의 수준에 따라 모델에 하나씩 항목에 대해 테스트됩니다. PIN 보다 작은 의미 레벨이 가장 작은 변수가 모델에 입력되고 모델이 재추정됩니다. 그 다음, 이미 모델에 있는 변수는 우도비 통계의 유의 수준에 기반하여 제거에 대해 테스트됩니다. 지정된 POUT 값보다 큰 최대 확률의 변수가 제거되고 모델이 재추정됩니다. 그런 다음 제거를 위해 모델의 변수를 다시 평가합니다. 제거 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없으면 모델에 없는 변수가 항목에 대해 다시 평가됩니다. 항목 또는 제거 기준을 충족하는 변수가 더 이상 없거나 현재 모델이 이전 모델과 동일한 경우 모델 작성이 중지됩니다.

예:

NOMREG y BY a b c
/INTERCEPT = INCLUDE
/MODEL = a b c | BACKWARD = a*b a*c b*c a*b*c.

초기 모델은 절편과 주 효과 a, b및 c를 포함한다. 뒤로 제거는 양방향 상호작용 효과 중에서 선택하는 데 사용됩니다.
```
NOMREG y BY a b c
/MODEL = INTERCEPT | FORWARD = a b c.
```
초기 모델에 절편이 포함되어 있습니다. 전방 항목은 a, b및 c의 주 효과 중에서 선택하는 데 사용된다.
```
NOMREG y BY a b c
/INTERCEPT = INCLUDE
/MODEL = | FORWARD = a b c.
```
초기 모델에 절편이 포함되어 있습니다. 전방 항목은 a, b및 c의 주 효과 중에서 선택하는 데 사용된다.
```
NOMREG y BY a b c
/INTERCEPT = EXCLUDE
/MODEL = | BSTEP = a b c.
```
초기 모델은 널 모델입니다. 뒤로 단계식은 a, b및 c의 주 효과 중에서 선택하는 데 사용된다.
```
NOMREG y BY a b c
/MODEL = | FSTEP =.
```
이 MODEL 스펙은 구문 오류를 생성합니다.