生データから繰り返し測定を実行する方法JMP ユーザーの皆さん、こんにちは。
私は JMP の初心者なので、JMP の生データから ANOVA を使用して反復測定分析を実行する必要があります。 たとえば、次のデータがあるとします。
主題テスト1テスト2 テスト3 テスト4
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
各被験者が異なる時点でこれらのテストに提出された場合、どのように分析できますか?
可能であれば、それを入手するための JMP での手順を教えてください。
よろしくお願いします。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法マノバの場合、任意の変数モデル効果セクションの は被験者間変数として扱われます。 混合モデルアプローチの場合、被験者間変数はモデル効果セクションで指定され、被験者は被験者間変数の内部にネストされているとしてマークされます（これは、JMP に被験者変数の特定のレベル、つまり、個人は、被験者間の変数の特定の 1 つのレベルのみで測定されます。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法素晴らしい、 @ジュリアン！ Subject 変数が括弧内にあるだけであれば、サブジェクト間の変数であるとみなされるのではないかと思いました。 つまり、これは、主題間の会話を行うもう 1 つの方法です (対話では単独で行われます)。 ありがとう！
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは@レイナルド、
PS への返信:
」 PS: [モデル効果の構築] ダイアログで主題を追加すると、Mauchly の球形性テストによって値と F 統計量が変更されます。 なぜそのダイアログで件名を件名内の変数として考慮しなかったのですか?」
反復測定に対する多変量アプローチには、反復観測、つまり分割/広域データセット内の列にわたる観測全体にわたってコントラストを形成することが含まれます。 「主題」の分散は、列全体にわたって主題内でこれらのコントラストを形成することによって暗黙的に処理されるため、主題の分散をさらにモデル化する必要はありません。 MANOVA を実行するときにモデル効果セクションに被験者を追加すると、本質的に、被験者の数と同じ数の水準を持つ被験者間変数が存在し、各水準を 1 回だけ測定したことを jmp に伝えることになります。 つまり、あなたがやりたいことではありません。 覚えておくべき基本的なルールは、テーブル内のレベルごとに測定値が 1 行しかない変数 (分割/ワイドテーブルの主題など) がある場合、それをモデル効果で使用すべきではないということです。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは、レイさん
アドインは JMP 10 で問題なく実行されます。 また、アドインが行うことはすべて [モデルのフィット] ダイアログを使用して実行できますが、すべてのモデル効果と、複雑なモデルのランダムな被験者効果との相互作用を指定するには、より多くの作業が必要になるだけです。 アドイン ページの詳細セクションでは、アドインがモデル効果を生成する方法について説明します。アドインをお持ちでない場合は、複雑なモデルに対して [モデルのフィット] ダイアログでこれらの手順に従うことができます。 。 また、アドインによって生成されるモデルは、適切である可能性のある多数の混合モデルのうちの 1 つにすぎないことにも注意してください (混合モデルは非常に柔軟です)。 私が実装するために選択した変量効果構造は、要因計画 (欠損データがないことを前提) の従来の単変量反復測定に一致するものです。 ほとんどのことと同様に、JMP ではそれ以外にもさまざまなことができます。繰り返し測定データをモデル化することが多い場合は、混合モデルについてさらに学ぶことをお勧めします。
@ジュリアン
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは@ジュリアン教訓的な説明とファイルをありがとうございました! 素晴らしい！
最初は、Mauchly の球面性テストを実行するために Subject を Construct Model Effects に追加する必要があると考えていましたが、追加すると球面性テストとは異なる結果が得られました。 したがって、この場合、球面性テストの分析の一部として主題を考慮する必要はなく、テスト変数のみを考慮する必要があります。
さらに、積み上げデータを使用する場合は、従属変数が 1 つしかないため、MANOVA ではなく標準最小二乗法を使用する必要があります。 ただし、分割データ (出力変数ごとに 1 列) がある場合は、MANOVA を使用する必要があり、結果は前と同じになります。
JMP での反復測定計画の分析のビデオを見ましたが、素晴らしいです。 データを集計してデータを取得する方法についてさらに学ぶことができました多変量テスト (GG テスト、HF テスト、ピライのトレース、ウィルクスのラムダ、ホテリングのトレース、およびロイの最大根)。
階乗反復測定設計については、JMP v.10 で機能しますか? また、そのアドインなしでその分析を行うことは可能ですか?
ありがとう！
PS: [モデル効果の構築] ダイアログで主題を追加すると、Mauchly の球形性テストによって値と F 統計量が変更されます。 なぜそのダイアログで件名を件名内の変数として考慮しなかったのですか?
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは@レイナルド、
他の人が指摘しているように、これらのデータをいくつかの異なる方法、MANOVA (調整済みおよび未調整の反復測定が見つかる場所でもあります)、または線形混合効果モデルで分析するオプションがあります。 を生産するには、 Mauchly の球面性テストでは、[分析] > [モデルの適合] で MANOVA パーソナリティを使用する必要があります。 このために、お気づきのとおり、データをワイド/分割形式 (スクリプトが添付されたデータセット) で使用します。 Fit Model での設定は次のとおりです。
次に、MANOVA レポートで応答仕様を作成します。[応答の選択] をクリックして [反復測定] を選択し、単変量検定のチェック ボックスもオンにします。 被験者内要素に好きなタイトルを付けます。
レポートの下部には、被験者内効果のテストと Mauchly の球面性テストが表示されます。 必要に応じて、ここで他のコントラストを指定することもできますが、混合モデルのアプローチを使用すると、インターフェイスをより楽しめる可能性があります。
混合モデルを使用してこれらのデータを近似するには、まずデータをスタックします (データセットが添付されています)。 次に、[分析] > [モデルの適合] を起動し、応答を Y として配置します。 次に、件名列とラベル (または積み重ねたときに因子と呼んだもの) をモデル効果として配置します。 モデル効果で [主題] を選択し、属性の横にある赤い三角形をクリックして、[ランダム] を選択します。 主題しなければならないデータテーブル内で公称値としてマークされていないと、不正確な分析が返されます。 この場合、Nest を使用する必要はありません。サブジェクトはサブジェクト間の変数内にのみネストされ、この例では何もありません。
「実行」をクリックすると、MANOVA パーソナリティから見つかった単変量未調整の分析出力と同等の分析が得られます (欠損データがないため)。
ただし、このモデリング パーソナリティを使用する利点の 1 つは、因子 (この場合はラベル) の隣にある赤い三角形に、すべてのペアごとの比較、Tukey-HSD、カスタムの単一および多自由度の対比の実行などの追加の便利なオプションがあることです。シンプルなコントロールパネルを使用。
より複雑な反復測定モデルを当てはめるには、以下をチェックしてください。完全階乗反復測定アドイン、このような一方向の繰り返し測定にも機能しますが、ご覧のとおり、これらの設定はそれほど難しくありません。
これがお役に立てば幸いです!
@ジュリアン
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法みなさん、こんにちは。
上記の解決策に従いましたが、残念ながらなぜうまくいかなかったのかわかりません。
一元配置反復測定分散分析で次のような事項を分析したいと考えています。
- Mauchly の球形性テスト、
- 被験者内効果のテスト、
- 多変量テスト (ピライのトレース、ウィルクスのラムダ、ホテリングのトレース、ロイの最大根)、
- コントラスト (例: レベル 1 (Test1) 対レベル 2 (Test2)、レベル 2 (Test2) 対レベル 3 (Test3)、およびレベル 3 (Test3) 対レベル 4 (Test4))
- ペアごとの比較。
Table => Stack を使用したとき、すべての Test 列を 1 つに結合したため、単変量および球面性テスト (Dogs.jmp) の例と同様に、「複数の応答モデルの応答仕様の適合」の章で説明されている手順を実行できませんでした。 )、MANOVA を実行することを示します。 確かに、その例 (つまり、Dogs.jmp) では複数の独立変数 (つまり、薬物と dep1) が見つかりますが、独立変数は 1 つだけ (つまり、Subject) です。前述の生データの中で。
さらに、線形モデルのフィッティングに関するページを読んだ後、[モデル効果の構築] ダイアログの括弧の意味について少し理解できましたが、Subject[Test] を使用すると、テスト予測子が被験者間の変数であることを意味しますが、そうではありません。そうだね？ すべての被験者がテストに参加するため、テストは被験者内変数であるべきだと思います。 私は正しいでしょうか？
「はい」の場合、入れ子効果は実行できないと思います (つまり、 Subject[Test]) ですが、Subject*Test のようなことをしますよね。
よろしくお願いします。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法はい、括弧はネストされたエフェクトを示します。
このページからJMPオンラインドキュメントのエフェクトの構築に関する情報があります。線形モデルのフィッティング。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法ジムとマーク、ありがとう！
したがって、データを分析するアクションの前に、「テーブル」→「スタック」を使用してデータを挿入する必要があります。 最初に、生データを .sav からインポートしました。上で説明したように、JMP によってこれらの列が自然に作成されました。
ところで、括弧 [ ] 内の変数を使用する場合、その変数は被験者内 (例: Test) であることを意味しますか? そのダイアログでこれらの変数を管理する方法に関する詳細情報はどこで入手できますか?
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法Test1 から Test4 までのデータ列をスタックします ([テーブル] > [スタック])。 次に、メモの指示に従ってください。 積み上げデータは Y ロールにあり、ラベル列は効果ロールにあり、件名はランダム効果です。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法使用
テーブル==>スタック
すべてのテスト列を 1 つの列に入れて実行します。
分析==>モデルの適合
そしてダイアログボックスを次のように設定します
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法ありがとう、ジェフ！
上で述べたように、この例はその文書「モデリングと多変量手法」のセクション「反復測定による多変量モデル」に記載されているようです。ただし、これは一元配置反復測定分散分析の場合であるため、私が指定した生データとは一致しません。 それを分析する方法はありますか？
ありがとう！
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法上記のリンクを修正しました。Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは、トーマスさん
私の投稿に返信していただきありがとうございます。 クリックしてみましたが、ページが見つからないようです。 
私は JMP に関する基本的な知識と、上記の生データから反復測定を分析する方法を知っています。 ユーザーマニュアル (JMP v.10 電子ブック) の「モデリングと多変量手法」のセクションを調べました。
反復測定を含む多変量モデル」を参照しましたが、その知識をサンプル データ (例) から生データに移すのにいくつかの困難を感じました。 さらに、その生データは多変量の場合ではなく、一元配置反復測定分散分析です。
最高、
レイナルド。
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法トーマス、
Web ページのリンクによりページが失われます
Re: 生データから繰り返し測定を実行する方法こんにちは、レイナルド
この記事をご存知ですか: http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ?
よろしくお願いします、トーマス
