Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut les utilisateurs de JMP,
Je suis novice dans JMP et j'ai besoin d'exécuter l'analyse des mesures répétées avec ANOVA à partir de données brutes dans JMP. Par exemple, étant donné les données suivantes :
Sujet Essai1 Test2 Test3 Test4
1 8 5 7 9
2 3 2 5 6
3 1 0 4 3
4 5 2 6 6
5 2 3 8 5
6 9 10 8 10
7 10 7 9 10
8 2 4 7 2
9 10 3 4 6
10 0 1 3 5
où chaque sujet a été soumis à ces tests à différents moments, comment puis-je l'analyser ?
Si c'est possible, dites-moi les étapes dans JMP pour l'obtenir, s'il vous plaît !
Merci d'avance.
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesPour une MANOVA, n'importe quelle variable dans la section des effets du modèle est traitée comme une variable inter-sujets. Pour une approche de modèle mixte, les variables inter-sujets sont spécifiées dans la section des effets du modèle, puis le sujet est marqué comme étant imbriqué dans les variables inter-sujets (afin d'indiquer à JMP que des niveaux particuliers de la variable sujet, c'est-à-dire individus, sont mesurés à un seul niveau particulier de la variable inter-sujets).
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSuper, @julien ! Je pensais que la variable Sujet aurait été considérée comme un sujet inter-sujet si elle était entre parenthèses uniquement ! Donc, c'est une autre façon d'avoir un inter-sujet (il est seul dans ce dialogue) ! Merci!
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut @Reinaldo ,
En réponse à votre PS :
" PS: Si j'ajoute le sujet dans la boîte de dialogue Construire des effets de modèle, le test de sphéricité de Mauchly modifie la valeur ainsi que la statistique F. Pourquoi n'avez-vous pas considéré le sujet comme une variable intra-sujet dans cette boîte de dialogue ?"
Les approches multivariées des mesures répétées impliquent la formation de contrastes entre les observations répétées, les observations qui se trouvent dans les colonnes de votre ensemble de données divisé/large. La variance du "sujet" est gérée implicitement en formant ces contrastes au sein du sujet à travers les colonnes, et ainsi la variance du sujet n'a pas besoin d'être modélisée davantage. Si vous ajoutez un sujet dans la section des effets de modèle lors de l'exécution d'une MANOVA, vous indiquez essentiellement à jmp qu'il existe une variable inter-sujets avec autant de niveaux que de sujets et que vous n'avez mesuré chaque niveau qu'une seule fois. Donc, pas ce que vous voulez faire. Une règle de base à retenir est que si vous avez une variable pour laquelle vous n'avez qu'une seule ligne de mesure(s) par niveau dans votre tableau (comme le sujet dans un tableau divisé/large), vous ne devez pas l'utiliser dans vos effets de modèle.
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut Rei,
Le complément s'exécutera sans problème dans JMP 10. De plus, tout ce que fait le complément est possible à l'aide de la boîte de dialogue Ajuster le modèle, il suffit de plus de travail pour spécifier tous les effets de modèle et les interactions avec l'effet de sujet aléatoire pour les modèles compliqués. Dans la section des détails de la page du complément, je décris comment le complément génère les effets du modèle. Si vous ne disposez pas du complément, vous pouvez suivre ces étapes dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle pour un modèle de toute complexité. . En outre, il convient de noter que le modèle généré par le complément n'est qu'un des nombreux modèles mixtes possibles qui pourraient être appropriés (les modèles mixtes sont très flexibles). La structure d'effets aléatoires que j'ai choisi de mettre en œuvre est celle qui correspondra aux mesures répétées univariées traditionnelles pour un plan factoriel (en supposant qu'il n'y a pas de données manquantes). Comme c'est le cas pour la plupart des choses, JMP peut le faire, bien plus encore ; Je vous encourage à en savoir plus sur les modèles mixtes si vous constatez que vous modélisez souvent des données de mesures répétées.
@julien
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut @julien merci beaucoup pour vos explications didactiques et vos fichiers! Excellent!
Au départ, je pensais que le sujet devait être ajouté dans les effets du modèle de construction pour exécuter le test de sphéricité de Mauchly, mais lorsque je l'ai ajouté, j'ai obtenu un résultat différent du test de sphéricité. Donc, dans ce cas, je ne dois pas considérer le sujet dans le cadre de mon analyse pour le test de sphéricité, mais uniquement les variables de test.
De plus, lorsque j'utilise des données empilées, je devrais utiliser les moindres carrés standard plutôt que MANOVA car je n'ai qu'une seule variable dépendante. Cependant, lorsque j'ai des données fractionnées (une colonne pour chaque variable de sortie), je dois utiliser MANOVA et le résultat sera le même qu'avant.
J'ai regardé votre vidéo Analyse des conceptions à mesures répétées dans JMP et elle est géniale ! Je pourrais en savoir plus sur la façon de tabuler les données pour obtenir des tests multivariés (test GG, test HF, trace de Pillai, lambda de Wilks, trace de Hotelling et plus grande racine de Roy).
En ce qui concerne la conception Factorial Repeated-Measures, fonctionne-t-elle dans JMP v.10 ? De plus, est-il possible de faire cette analyse sans ce complément ?
Merci!
PS: Si j'ajoute le sujet dans la boîte de dialogue Construire des effets de modèle, le test de sphéricité de Mauchly modifie la valeur ainsi que la statistique F. Pourquoi n'avez-vous pas considéré le sujet comme une variable intra-sujet dans cette boîte de dialogue ?
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut @Reinaldo ,
Comme d'autres l'ont souligné, vous avez la possibilité d'analyser ces données de différentes manières, une MANOVA (où vous trouverez également des mesures répétées univariées ajustées et non ajustées) ou un modèle linéaire à effets mixtes. Pour produire le Test de sphéricité de Mauchly, vous devrez utiliser la personnalité MANOVA dans Analyser > Ajuster le modèle. Pour cela, comme vous l'avez remarqué, vous utiliserez vos données sous forme large/split (jeu de données attaché avec un script). Voici la configuration dans Fit Model :
Ensuite, dans le rapport MANOVA, vous souhaiterez construire une spécification de réponse : cliquez sur "Choisir une réponse" et sélectionnez "Mesures répétées", puis cochez la case pour les tests univariés. Intitulez votre facteur intra-sujet comme vous le souhaitez :
Au bas du rapport, vous verrez vos tests de l'effet intra-sujet, ainsi que le test de sphéricité de Mauchly. Vous pouvez également spécifier d'autres contrastes si vous le souhaitez ici, mais vous apprécierez peut-être davantage l'interface lors de l'utilisation d'une approche de modèle mixte.
Pour adapter ces données à l'aide d'un modèle mixte, empilez d'abord vos données (jeu de données joint). Ensuite, lancez Analyser> Ajuster le modèle et placez votre réponse en tant que Y. Ensuite, placez votre colonne de sujet ainsi que l'étiquette (ou tout ce que vous avez appelé votre facteur lorsque vous l'avez empilé) en tant qu'effets de modèle. Sélectionnez Sujet dans les effets de modèle, puis cliquez sur le triangle rouge à côté des attributs et sélectionnez Aléatoire. Sujet DOIT être marqué comme nominal dans votre tableau de données, sinon cela renverra une analyse incorrecte. Vous n'avez pas besoin d'utiliser Nest dans ce cas - les sujets ne seraient imbriqués qu'à l'intérieur d'une variable inter-sujets, et dans cet exemple, vous n'en avez pas.
Lorsque vous cliquez sur Exécuter, vous obtenez une analyse équivalente (puisque vous n'avez aucune donnée manquante) à la sortie d'analyse univariée non ajustée que vous avez trouvée à partir de la personnalité MANOVA.
Cependant, l'un des avantages de l'utilisation de cette personnalité de modélisation est que le triangle rouge à côté de votre facteur (étiquette dans ce cas) a des options utiles supplémentaires, telles que l'exécution de toutes les comparaisons par paires, Tukey-HSD et des contrastes personnalisés à un ou plusieurs degrés de liberté. à l'aide d'un panneau de commande simple.
Pour adapter des modèles de mesures répétées plus complexes, vous pouvez consulter le Complément de mesures répétées factorielles complètes , qui fonctionne également pour les mesures répétées à sens unique comme celle-ci, mais comme vous pouvez le voir, elles ne sont pas trop difficiles à configurer.
J'espère que ça aide!
@julien
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut tout le monde,
J'ai suivi la solution ci-dessus, mais je ne sais pas pourquoi cela n'a pas fonctionné, malheureusement.
J'aimerais analyser certaines questions dans une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelle, telles que
- Test de sphéricité de Mauchly,
- des tests d'effets intra-sujets,
- tests multivariés (trace de Pillai, lambda de Wilks, trace de Hotelling et plus grande racine de Roy),
- des contrastes (par exemple, niveau 1 (Test1) vs niveau 2 (Test2), niveau 2 (Test2) vs niveau 3 (Test3) et niveau 3 (Test3) vs niveau 4 (Test4)) et
- comparaisons par paires.
Lorsque j'ai utilisé Table => Stack, j'ai combiné toutes les colonnes de test en une seule, puis je n'ai pas pu exécuter la procédure décrite dans le chapitre "Fitting Multiple Response Models Response Specification", similaire à l'exemple de test univarié et de sphéricité (Dogs.jmp ), qui indiquait d'exécuter MANOVA. Certes, nous trouvons plus d'une variable indépendante (c'est-à-dire drogues et dep1) dans cet exemple (c'est-à-dire Chiens.jmp), alors qu'il n'y en a qu'une seule (c'est-à-dire Sujet) dans les données brutes susmentionnées .
De plus, après avoir lu la page sur l'ajustement des modèles linéaires, comme je pouvais comprendre un peu la signification des crochets dans la boîte de dialogue Construire des effets de modèle, lorsque vous utilisez Sujet [Test], cela implique que le prédicteur de test est une variable inter-sujets, ne n'est-ce pas? Je pense que le test devrait être une variable intra-sujets car tous les sujets participent à ces tests. Ai-je raison?
Si oui, je suppose que je ne peux pas faire l'effet imbriqué (c'est-à-dire, Sujet[Test]), mais faites quelque chose comme Sujet*Test, n'est-ce pas ?
Merci d'avance.
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesOui, les parenthèses indiquent un effet imbriqué.
Cette page du Documentation en ligne JMP a des informations sur la construction d'effets pour ajustement de modèles linéaires .
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesMerci, Jim et Marc !
Donc, avant toute action d'analyse des données, je dois utiliser Table -> Stack pour insérer mes données. Au départ, j'ai importé les données brutes de .sav et JMP a naturellement créé ces colonnes pour moi comme je vous l'ai dit plus haut.
Au fait, lorsque vous utilisez la variable entre crochets [ ], cela signifie-t-il que la variable est un intra-sujet (par exemple, Test) ? Où puis-je trouver plus d'informations sur la gestion de ces variables dans cette boîte de dialogue ?
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesEmpilez les colonnes de données Test1 à Test4 (Table > Empiler). Suivez maintenant les instructions de la note. Les données empilées sont dans le rôle Y, la colonne d'étiquette est dans le rôle Effects et le sujet est l'effet aléatoire.
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesUtiliser
Tableaux==> Pile
pour mettre toutes vos colonnes de test dans une seule colonne, puis exécutez
Analyser ==> Ajuster le modèle
et configurer la boîte de dialogue comme
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesMerci Jeff!
Comme je l'ai mentionné plus haut, il semble que cet exemple soit décrit dans ce document "Modélisation et méthodes multivariées", section "Modèle multivarié à mesures répétées" ; cependant, cela ne correspond pas à mes données brutes car il s'agit d'une ANOVA à mesures répétées à sens unique. Avez-vous une idée de comment l'analyser?
Merci!
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesJ'ai corrigé le lien ci-dessus.Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut Thomas,
Merci d'avoir répondu à mon message. J'ai cliqué dessus, mais il semble que la page soit introuvable ! 
J'ai des connaissances élémentaires sur JMP et comment je peux analyser les mesures répétées à partir des données brutes ci-dessus. J'ai jeté un œil au manuel d'utilisation (ebook JMP v.10) intitulé "Modeling and Multivariate Methods", Section "
Modèle multivarié à mesures répétées", mais j'ai ressenti quelques difficultés à transférer ces connaissances d'un échantillon de données (exemple) à mes données brutes ! De plus, ces données brutes ne sont pas un cas multivarié, mais une ANOVA à mesures répétées unidirectionnelle.
Meilleur,
Reinaldo.
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesThomas,
Le lien de votre page Web entraîne une page perdue
Re : Comment exécuter les mesures répétées à partir de données brutesSalut Reinaldo
Connaissez-vous cet article : http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ?
Cordialement, Thomas
