Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14J'avais l'habitude d'exécuter des ANOVA à mesures répétées avec JMP 13 sans aucun programme.Mais maintenant, j'ai obtenu JMP 14 et j'ai exécuté une ANOVA avec les mêmes données et j'ai obtenu d'une manière ou d'une autre "4326" comme DF Den sous "Test Denominator Synthesis".Auparavant, c'était "42" avec JMP 13, et évidemment, le nouveau rapport F est devenu beaucoup plus grand.Je ne pense pas que j'ai fait quelque chose de différent (données, comment configurer), à part que j'utilise maintenant JMP 14 au lieu de JMP 13, et je ne sais vraiment pas quoi faire.
Quelqu'un pourrait-il me faire savoir ce qui me manque ?
Merci!
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci pour votre réponse et la référence au livre JMP.
J'ai regardé le livre et trouvé ce qui suit aux pages 197-198 du chapitre 3 :
«Test de synthèse du dénominateur
Pour chaque effet à tester, une statistique F est construite. Le dénominateur de cette statistique est le carré moyen dont l'espérance est celle du carré moyen du numérateur sous l'hypothèse nulle. Ce dénominateur est construit, ou synthétisé, à partir des composantes de variance et des valeurs associées aux effets fixes.
Source Affiche l'effet à tester.
MS Den Donne le carré moyen estimé pour le dénominateur du test F.
DF Den Donne les degrés de liberté pour le dénominateur synthétisé. Ceux-ci sont construits selon la méthode de Satterthwaite (Satterthwaite 1946).
Denom MS Synthesis Donne les composantes de variance utilisées dans la synthèse du dénominateur. La variance d’erreur résiduelle fait toujours partie de cette synthèse.
J'ai aussi regardé Satterthwaite (1946), mais c'était trop technique pour que je puisse le suivre.
Entre-temps, j’ai également essayé davantage de combinaisons factorielles.Si vous pouvez regarder les images 1 à 3 du fichier joint, il apparaît que lorsqu'un certain facteur est croisé avec le sujet, le DF Dens correspondant reste indépendant tandis que les DF Dens des autres facteurs sont regroupés comme « résiduels ».Pourriez-vous gentiment expliquer pourquoi cela devient comme ça dans mon exemple ?
Merci encore.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Veuillez consulter depuis JMP Aide > Livres > Ajustement de modèles linéaires puis le chapitre à la fin du livre avec Détails statistiques . L'origine des degrés de liberté est expliquée dans ce chapitre.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci beaucoup pour votre réponse très détaillée et pour avoir essayé d'exécuter un modèle plus approprié.
Je reconnais que j'ai essayé de suivre aveuglément ce qui a été fait précédemment sur le terrain et d'utiliser un modèle factoriel complet, et qu'il n'y a aucune raison théorique pour que l'expérience traverse le sujet et toutes les interactions.
Mais en fait, je demandais autre chose dans ma question 1', alors laissez-moi poser cette question à nouveau avec quelques explications supplémentaires :
Veuillez comparer l'image 1 et les images 2ab du fichier ci-joint.L'image 1 montre que lorsque tous les facteurs possibles sont croisés, la colonne DF Den répertorie différents nombres pour différents facteurs (en partant du haut : 42, 42, 42, 1050, 42, 42...), qui sont aussi ce que j'obtiens avec Unix. -ranova et SPSS (Modèle Linea général> Mesures répétées> Factorielle complète, SS Type III) .Cependant, lorsque le sujet n'est pas croisé avec d'autres facteurs comme dans les images 2ab, la colonne DF Den en répertorie 42 pour la maladie mais 4326 pour tous les autres facteurs.Aussi, la colonne Denom MS Synthesis de l'image 1 répertorie différentes combinaisons de facteurs pour différents facteurs, tandis que les colonnes Denom MS Synthesis des images 2ab répertorient simplement « résiduel » pour tous les facteurs, à l'exception de la maladie.Pourquoi serait-ce le cas ?
Merci encore.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Tout ce que je sais sur vous (c'est-à-dire votre parcours) et votre objectif est basé sur cette discussion, cet ensemble de données et les tentatives de modélisation, alors pardonnez-moi si ma réponse couvre quelque chose que vous savez déjà.
- Cette question suggère que vous n’avez pas une solide expérience en modèles linéaires.
- Les DF du dénominateur sont fonction du nombre d'observations et du nombre de paramètres du modèle pour une unité expérimentale donnée. Le paramétrage dans la plateforme JMP Fit Least Squares est tel que le nombre de paramètres pour un facteur catégoriel est inférieur d'un au nombre de niveaux. Donc inclure Channel coûte à lui seul 25 DF. Le croiser avec d’autres facteurs génère rapidement de nombreux paramètres et, par conséquent, un changement important dans le DF.
- Le choix de la méthode d'estimation (EMS ou REML) peut également affecter le DF pour le dénominateur. Cette différence est la raison pour laquelle REML est recommandé.
- Notez également que l’estimation dépend de la conception des données. Comment avez-vous conçu cette étude ?
- La quantité de mémoire utilisée par JMP ne peut pas être modifiée depuis JMP, sauf pour utiliser la version 64 bits au lieu de la version 32 bits. Je ne suis pas un expert de Windows donc je ne sais pas comment allouer plus de mémoire à une application depuis le système d'exploitation.
Vous dites que vous aimez cette sortie car elle est compatible avec SPSS et Unix-ranova. Je suggère qu'un modèle soit basé sur ses propres mérites et non sur le logiciel utilisé pour estimer les paramètres. Il me semble que votre modèle est trop spécifié.
- La structure de votre étude n'indique aucune nidification. Tous les facteurs sont croisés. Pourquoi ajouter cette complication à la spécification du modèle ?
- Vous avez spécifié un modèle factoriel complet (c'est-à-dire tous les effets d'interaction possibles). Ces conditions sont-elles raisonnables ?
- Vous avez croisé le Sujet avec plusieurs de ces interactions. Ces conditions sont-elles raisonnables ?
- Vous sélectionnez EMS pour estimer les composantes du modèle et de la variance. Pourquoi utiliser cette méthode inférieure ?
Comment avez-vous sélectionné le modèle qui vous plaît ? Quelle est la base du choix de ce modèle ? Quels sont le processus et les critères de sélection du modèle ?
Par exemple, j'ai commencé avec un modèle factoriel complet pour les facteurs fixes et j'ai ajouté Sujet comme effet aléatoire. J'ai pu réduire le modèle en utilisant des critères de sélection de modèle raisonnables (par exemple, parcimonie, AICc),
L'analyse résiduelle n'indique aucun modèle, ni hétéroscédasticité, ni manque d'ajustement. Les résidus indiquent une certaine biais dans les erreurs. Ce modèle me semble raisonnable. De plus, je m'attendrais à obtenir les mêmes résultats avec ce modèle utilisant JMP, SAS, SPSS ou Unix-ranova avec la procédure REML.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci encore pour votre réponse rapide.
Je dois maintenant m'excuser.Je suis désolé d'avoir fait une erreur en me souvenant du modèle que j'utilisais.J'ai découvert que mon ancien ordinateur portable avait toujours JMP 13 (qui sera valable jusqu'en mars), j'ai commencé à jouer avec et je me suis finalement souvenu que j'avais l'habitude de mettre toutes les combinaisons possibles de facteurs, y compris le sujet, comme le montre l'image ci-jointe.De cette façon, je peux obtenir le résultat que je vous ai montré en tant qu'image 3 de mon fichier RepeatedMeasures.docx.Si j'essaie d'utiliser REML à la place d'EMS, JMP 13 se plaint d'un manque de mémoire.J'ai également essayé d'exécuter le même modèle avec JMP 14 sur mon nouvel ordinateur portable, mais j'obtiens ensuite le message d'erreur « Impossible d'allouer suffisamment de mémoire » pour EMS et REML.
J'aime cette sortie car elle donne les mêmes résultats qu'Unix-ranova et SPSS (General Linea Model>Repeated Measures>Full factorial, SS Type III).Je pourrais essayer de faire toutes les analyses avec JMP 13 sur mon ancien ordinateur portable pendant ces quelques mois comme solution rapide, mais j'ai toujours des versions modifiées de mes questions d'origine comme ci-dessous :
1') Pourquoi intégrer tous les facteurs possibles change tellement celui de DF Den ( différents DF Den pour différents facteurs contre un seul chiffre pour tous les facteurs sauf la maladie, et pour la colonne Denom MS Synthesis, différentes combinaisons de facteurs pour différents facteurs contre juste « résiduel » pour tous les facteurs sauf la maladie) ?
2') Idéalement, j'aimerais continuer à exécuter mes ANOVA avec JMP 14 sur mon nouvel ordinateur portable, mais y aurait-il un moyen d'allouer plus de mémoire ?
Merci.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Ils ne sont pas différents. Pas du tout.
J'ai copié les données du classeur Excel vers un tableau de données JMP. J'ai configuré le même modèle linéaire factoriel complet avec Sujet comme effet aléatoire dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle. J'ai utilisé REML pour adapter les données avec JMP 14. J'ai enregistré le script pour l'analyse Ajuster les moindres carrés, puis j'ai enregistré le tableau de données. J'ai fermé la table de données et JMP 14. J'ai lancé JMP 13, ouvert la table de données et exécuté le script. Les résultats sont identiques.
J'ai ensuite soumis le travail Fit Model à SAS, qui utilise PROC MIXED. Les résultats sont identiques. (Sauf pour la paramétrisation différente dans la procédure SAS.)
Ainsi, les DF pour les dénominateurs en question sont les mêmes (4 326) selon les trois analyses (JMP 13, JMP 14 et SAS 9.4).
De plus, comme je l'ai mentionné précédemment, ces DF semblent raisonnables compte tenu du nombre d'observations et du nombre d'estimations de paramètres.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci encore pour la réponse rapide !
Je suis désolé pour les formats Excel vs JMP, et je vois que pour REML (même si cela fait une différence pour EMS), il n'y a pas besoin d'imbrication Sujet dans la maladie.
Mais mes questions initiales demeurent :
1. Pourquoi les sorties sont-elles si différentes entre JMP 13 et JMP 14 ?Si vous regardez les sections Test Denominator Synthesis pour les deux, la section JMP 13 répertorie différents DF Den pour différents facteurs, tandis que la section JMP 14 ne répertorie qu'un seul numéro (4326) pour tous les facteurs sauf la maladie (42).En outre, la colonne Denom MS Synthesis répertorie différentes combinaisons de facteurs pour différents facteurs pour JMP 13, mais uniquement « Résiduel » pour tous les facteurs, à l'exception de la maladie pour JMP 14.
2. Comment puis-je revenir à la sortie que j'obtenais avec JMP 13 ?J'aimerais utiliser la version JMP 13, car elle correspond aux résultats de SPSS et Unix-ranova.
Merci encore.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Je ne vois pas la nécessité d'imbriquer le Sujet dans la Maladie. J'ai vérifié que les résultats sans imbrication sont identiques.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Il aurait été utile que vous ayez fourni le tableau de données JMP. J'ai dû restaurer les métadonnées et le modèle dans Fit Least Squares à la main.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14J'ai vérifié vos résultats avec JMP 14.
Il me semble que près de la moitié des termes, toutes des interactions d’ordre supérieur, peuvent être supprimés du modèle.
Je ne suis pas surpris qu'il y ait 4326 degrés de liberté pour le dénominateur (MSE) des tests F. Vous commencez avec 4 576 observations et votre modèle contient 208 paramètres. Je ne comprends pas comment le DF aurait pu n'être que de 42 dans l'analyse originale.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Voici le fichier de données ci-joint.
>Merci beaucoup pour votre réponse.
>
>J'ai essayé d'utiliser REML, mais les résultats sont les mêmes que l'image ci-jointe.
>
>Je me demande si vous pourriez essayer d'exécuter mes données.Cela m'aiderait vraiment si vous le pouviez.Je joindrai mon ensemble de données avec le message suivant.Merci!
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci beaucoup pour votre réponse.
J'ai essayé d'utiliser REML, mais les résultats sont les mêmes que ceux de l'image ci-jointe.
Je me demande si vous pourriez essayer d'exécuter mes données.Cela m'aiderait vraiment si vous le pouviez.Je joindrai mon ensemble de données avec le message suivant.Merci!
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Le fait que vos résultats avec JMP 13 présentent des degrés de liberté fractionnaires pour le dénominateur du test F suggère que vous avez utilisé REML pour estimer les paramètres et les variances. REML est la procédure par défaut (et recommandée), ce qui est donc logique. En revanche, EMS est sélectionné pour l'analyse effectuée avec JMP 14. Essayez d'utiliser REML avec JMP 14.
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Merci beaucoup pour votre réponse.
Je joins un fichier avec quelques images.J'espère qu'ils vous donneront plus d'informations.
L'image 1 montre comment j'ai spécifié le modèle avec JMP 14 et l'image 2 montre le résultat que j'obtiens maintenant.Je suis sûr à 100% d'avoir utilisé le même ensemble de données et sûr à 99% (je ne peux plus exécuter JMP 13 pour vérifier) que j'ai utilisé la même spécification de modèle, mais j'avais l'habitude d'obtenir une sortie comme l'image 3.
Je ne sais pas pourquoi DF Den est si différent entre les deux versions et j'aimerais savoir comment revenir à la sortie que j'avais l'habitude d'obtenir avec JMP 13.J'apprécierais vraiment votre aide.Merci!
Re : Énormes dénominateurs DF pour les ANOVA à mesures répétées avec JMP 14Nous ne savons pas grand-chose des détails de vos données ou de votre analyse, mais l'augmentation du DF pour le dénominateur suggère que vous avez moins de DF pour le modèle. Y a-t-il moins de termes ou moins de niveaux de vos prédicteurs ?
