Ich habe in JMP 13.2.1 eine schrittweise logistische Regression mit dem P-Wert-Schwellenwert (Eintrittswahrscheinlichkeit = 0,2, Austrittswahrscheinlichkeit = 0,1) und gemischter Richtung durchgeführt. Bei demselben Datensatz ergab die gleiche Analyse in SAS 9.4 eine andere Auswahl (mit Selection=stepwise, slentry=0.2 und slstay=0.1).
Ich habe erwartet, mindestens die gleiche Auswahl an Variablen zu erhalten. Hat jemand etwas Ähnliches gefunden oder weiß jemand, was der Grund für dieses unterschiedliche Ergebnis ist?
Sie haben Ihre vorgeschlagenen Bedingungen oder die spezifischen Unterschiede nicht beschrieben, daher muss ich raten. Enthält Ihr Modell Kreuzterme oder Potenzterme? Diese Situation ist eine Möglichkeit, die zu unterschiedlichen Ergebnissen führen könnte. Ich habe das SAS-Schrittverfahren schon lange nicht mehr verwendet und kann mich daher nicht erinnern, wie es mit hierarchischen Begriffen umgeht. JMP verwendet standardmäßig die Kombinieren Option für Regeln :
Berechnet P -Werte für zwei separate Tests, wenn die Eingabe eines Begriffs in Betracht gezogen wird, der Präzedenzfälle hat. Der erste P -Wert, P 1 , wird berechnet, indem der Begriff mit seinen Vorgängerbegriffen gruppiert und die Signifikanzwahrscheinlichkeit der Gruppe für den Eintrag als Joint getestet wird F prüfen. Der Zweite P -Wert, P 2 ist das Ergebnis der Prüfung der Signifikanzwahrscheinlichkeit des Begriffs für die Aufnahme, nachdem die Vorgängerbegriffe bereits in das Modell aufgenommen wurden. Die endgültige Signifikanzwahrscheinlichkeit für den Eintrag für den Begriff, der Präzedenzfälle hat, beträgt max( P 1 , P 2 ).
Tipp: Die Kombinationsregel vermeidet die Einbeziehung nichtsignifikanter Interaktionsbegriffe, deren Präzedenzbegriffe besonders starke Auswirkungen haben können. In diesem Szenario können die starken Haupteffekte die Signifikanzwahrscheinlichkeit der Gruppe für den Eintritt erhöhen. P 1 , sehr klein. Der zweite Test stellt jedoch fest, dass die Interaktion an sich nicht signifikant ist. Infolge, P 2 ist groß und wird als endgültige Signifikanzwahrscheinlichkeit für den Eintritt verwendet.
Vorsicht: Der Wert der Freiheitsgrade für einen Begriff mit Präzedenzfällen hängt davon ab, welche der beiden Signifikanzwahrscheinlichkeiten für den Eintritt größer ist. Der für die endgültige Signifikanzwahrscheinlichkeit für den Eintritt verwendete Test bestimmt die Freiheitsgrade, nDF , in der Tabelle „Aktuelle Schätzungen“. Deshalb, wenn P 1 wird eingesetzt, nDF wird die Anzahl der Begriffe in der Gruppe für den gemeinsamen Test sein und wenn P 2 verwendet wird, ist nDF gleich 1.
Die Option „Kombinieren“ ist die Standardregel.
Diese Option kann das ausgewählte Modell aufgrund der Art und Weise, wie sie das F-Verhältnis und die Freiheitsgrade für jeden Term berechnet, dramatisch verändern.
