Это мой первый пост, поэтому, пожалуйста, будьте спокойны, если я не соблюдаю некоторые стандарты! Я искал свой вопрос, и ничего не пришло.
Мой вопрос касается в основном практических различий между общим линейным моделированием (GLM) и обобщенным линейным моделированием (GZLM). В моем случае это будет несколько непрерывных переменных в качестве ковариат и несколько факторов в ANCOVA по сравнению с GZLM. Я хочу изучить основные эффекты каждой переменной, а также одно трехстороннее взаимодействие, которое я выделю в модели. Я вижу, как эта гипотеза проверяется в ANCOVA или с помощью GZLM. В некоторой степени я понимаю математические процессы и обоснование работы общей линейной модели, такой как ANCOVA, и до некоторой степени понимаю, что GZLM допускают функцию связи, соединяющую линейную модель и зависимую переменную (хорошо, я солгал, возможно, я не действительно понимаю математику). Что я на самом деле не делаю Понятно, являются ли практические различия или причины для проведения одного анализа, а не другого, когда распределение вероятностей, используемое в GZLM, является нормальным (т. е. функция идентификационной связи?). Я получаю совсем другие результаты, когда бегу один за другим. Могу ли я бежать? Мои данные несколько ненормальны, но в некоторой степени работают как в ANCOVA, так и в GZLM. В обоих случаях моя гипотеза поддерживается, но в GZLM значение p «лучше».
Я думал, что ANCOVA - это линейная модель с нормально распределенной зависимой переменной, использующая функцию тождественной связи, и это именно то, что я могу ввести в GZLM, но они все еще разные.
Пожалуйста, пролите немного света на эти вопросы для меня, если можете!
На основании первого ответа у меня есть дополнительный вопрос:
Если они идентичны, за исключением теста на значимость, который он использовал (т. Е. F-критерий в сравнении с квадратом Вальда-Чи), какой из них лучше всего использовать? ANCOVA - это метод перехода, но я не уверен, почему F-тест предпочтительнее. Может кто-нибудь пролить свет на этот вопрос для меня? Благодарность!