Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Eseguivo ANOVA di misure ripetute con JMP 13 senza problemi.Ma ora ho ottenuto JMP 14 ed ho eseguito un'ANOVA con gli stessi dati e in qualche modo ho ottenuto "4326" come DF Den in "Test Denominator Synthesis".Questo era "42" con JMP 13 e ovviamente il nuovo rapporto F è diventato molto più grande.Non penso che io abbia fatto nulla di diverso (dati, come eseguire la configurazione), a parte il fatto che ora sto utilizzando JMP 14 invece di JMP 13 e non so davvero cosa fare.
Qualcuno potrebbe per favore farmi sapere cosa mi manca?
Grazie!
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA a misure ripetute con JMP 14Grazie per la risposta e per il riferimento al libro JMP.
Ho guardato il libro e ho trovato quanto segue alle pp. 197-198 del capitolo 3:
“Sintesi del denominatore del test
Per ciascun effetto da testare viene costruita una statistica F. Il denominatore di questa statistica è la media quadrata la cui aspettativa è quella della media quadrata del numeratore sotto l'ipotesi nulla. Questo denominatore è costruito, o sintetizzato, da componenti di varianza e valori associati a effetti fissi.
Source Mostra l'effetto da testare.
MS Den Fornisce la media quadrata stimata per il denominatore del test F.
DF Den Fornisce i gradi di libertà per il denominatore sintetizzato. Questi sono costruiti utilizzando il metodo di Satterthwaite (Satterthwaite 1946).
Denom MS Synthesis Fornisce i componenti della varianza utilizzati nella sintesi del denominatore. La varianza dell’errore residuo è sempre parte di questa sintesi”.
Ho anche guardato Satterthwaite (1946), ma era troppo tecnico per poterlo seguire.
Nel frattempo ho provato anche altre combinazioni fattoriali.Se potessi guardare le Immagini 1-3 del file allegato, sembra che quando un certo fattore viene incrociato con il Soggetto, il corrispondente DF Den rimane indipendente mentre i DF Den per gli altri fattori vengono messi insieme come "Residuale".Potresti gentilmente spiegare perché diventa così nel mio esempio?
Grazie ancora.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA a misure ripetute con JMP 14Consultare dall'interno di JMP Aiuto > Libri > Adattamento di modelli lineari poi il capitolo alla fine del libro con Dettagli statistici . L'origine dei gradi di libertà è spiegata in quel capitolo.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA a misure ripetute con JMP 14Grazie mille per la tua risposta molto dettagliata e per aver cercato di eseguire un modello più appropriato.
Sono d'accordo sul fatto che ho cercato di seguire ciecamente ciò che è stato precedentemente fatto sul campo e di utilizzare un modello fattoriale completo, e che non esiste alcuna ragione teorica per cui l'esperimento attraversi il Soggetto e tutte le interazioni.
Ma in realtà stavo chiedendo qualcos'altro nella mia domanda 1', quindi per favore lasciatemelo chiedere di nuovo con qualche spiegazione in più:
Si prega di confrontare l'immagine 1 e l'immagine 2ab del file allegato.L'immagine 1 mostra che quando tutti i possibili fattori vengono incrociati, la colonna DF Den elenca numeri diversi per diversi fattori (dall'alto: 42, 42, 42, 1050, 42, 42 ...), che sono anche quelli che ottengo con Unix -ranova e SPSS (Modello Linea Generale>Misure ripetute>Fatriale completo, SS Tipo III) .Tuttavia, quando il Soggetto non viene incrociato con altri fattori come nelle Immagini 2ab, la colonna DF Den elenca 42 per Malattia ma 4326 per tutti gli altri fattori.Anche, la colonna Denom MS Synthesis dell'immagine 1 elenca diverse combinazioni di fattori per diversi fattori, mentre le colonne Denom MS Synthesis delle immagini 2ab elencano solo "Residuo" per tutti i fattori tranne la malattia.Perché dovrebbe essere così?
Grazie ancora.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Tutto quello che so di te (cioè il tuo background) e il tuo scopo si basa su questa discussione, su questo set di dati e sui tentativi di modellazione, quindi per favore perdonami se la mia risposta copre qualcosa che già sai.
- Questa domanda suggerisce che non hai una forte esperienza nei modelli lineari.
- I DF per il denominatore sono una funzione del numero di osservazioni e del numero di parametri nel modello per una data unità sperimentale. La parametrizzazione nella piattaforma JMP Fit Least Squares è tale che il numero di parametri per un fattore categoriale è uno in meno rispetto al numero di livelli. Quindi includere Canale costa solo 25 DF. Incrociandolo con altri fattori si aggiungono rapidamente molti parametri e, quindi, un grande cambiamento nel DF.
- La scelta del metodo di stima (EMS o REML) può influenzare anche il DF del denominatore. Questa differenza è la ragione per cui è raccomandato REML.
- Si noti inoltre che la stima dipende dalla progettazione dei dati. Come hai progettato questo studio?
- La quantità di memoria utilizzata da JMP non può essere modificata dall'interno di JMP se non per utilizzare la versione a 64 bit invece della versione a 32 bit. Non sono un esperto di Windows quindi non so come allocare più memoria ad un'applicazione del sistema operativo.
Dici che ti piace questo output perché è d'accordo con SPSS e Unix-ranova. Suggerisco che un modello dovrebbe basarsi sui propri meriti e non sul software utilizzato per stimare i parametri. Mi sembra che il tuo modello sia troppo specifico.
- La struttura del tuo studio non indica alcuna nidificazione. Tutti i fattori sono incrociati. Perché aggiungere questa complicazione alle specifiche del modello?
- Hai specificato un modello fattoriale completo (ovvero tutti i possibili effetti di interazione). Sono termini ragionevoli?
- Hai attraversato il Soggetto con molte di queste interazioni. Sono termini ragionevoli?
- Si seleziona EMS per stimare il modello e i componenti della varianza. Perché utilizzare questo metodo inferiore?
Come hai selezionato il modello che ti piace? Qual è la base per la scelta di questo modello? Qual è il processo e il criterio di selezione del modello?
Ad esempio, ho iniziato con un modello fattoriale completo per i fattori fissi e ho aggiunto Oggetto come effetto casuale. Sono stato in grado di ridurre il modello utilizzando criteri di selezione del modello ragionevoli (ad esempio, parsimonia, AICc),
L'analisi dei residui non indica alcun modello, eteroschedasticità o mancanza di adattamento. I residui indicano una certa distorsione a destra negli errori. Questo modello mi sembra ragionevole. Inoltre, mi aspetterei di ottenere gli stessi risultati con questo modello utilizzando JMP, SAS, SPSS o Unix-ranova con la procedura REML.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Grazie ancora per la tua rapida risposta.
Ora devo scusarmi.Mi dispiace di aver commesso un errore nel ricordare il modello che usavo.Ho scoperto che il mio vecchio laptop aveva ancora JMP 13 (che andrà bene fino a marzo), ho iniziato a giocarci e alla fine mi sono ricordato che ero solito inserire tutte le possibili combinazioni dei fattori incluso Oggetto come mostra l'immagine allegata.In questo modo, posso ottenere l'output che ti ho mostrato come Immagine 3 del mio file RepeatedMeasures.docx.Se provo a utilizzare REML invece di EMS, JMP 13 segnala che non c'è memoria sufficiente.Ho anche provato a eseguire lo stesso modello con JMP 14 sul mio nuovo laptop, ma poi ricevo il messaggio di errore "Impossibile allocare memoria sufficiente" sia per EMS che per REML.
Mi piace questo output poiché fornisce gli stessi risultati di Unix-ranova e SPSS (Modello generale di linea> Misure ripetute> Fattoriale completo, SS tipo III).Potrei provare a eseguire tutte le analisi con JMP 13 sul mio vecchio laptop per questi due mesi come soluzione rapida, ma ho ancora versioni modificate delle mie domande originali come di seguito:
1') Perché l'inserimento di tutti i fattori possibili cambia così tanto DF Den ( diversi DF Den per diversi fattori rispetto a un solo numero per tutti i fattori tranne Malattia e per la colonna Denom MS Synthesis, diverse combinazioni di fattori per diversi fattori rispetto al solo "Residuo" per tutti i fattori tranne Malattia)?
2') Idealmente vorrei continuare a eseguire i miei ANOVA con JMP 14 sul mio nuovo laptop, ma ci sarebbe un modo per allocare più memoria?
Grazie.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Non sono diversi. Affatto.
Ho copiato i dati dalla cartella di lavoro di Excel in una tabella dati JMP. Ho impostato lo stesso modello lineare fattoriale completo con Oggetto come effetto casuale nella finestra di dialogo Adatta modello. Ho usato REML per adattare i dati con JMP 14. Ho salvato lo script per l'analisi dei minimi quadrati e quindi ho salvato la tabella dei dati. Ho chiuso la tabella dati e JMP 14. Ho lanciato JMP 13, ho aperto la tabella dati ed ho eseguito lo script. I risultati sono identici.
Ho quindi inviato il lavoro Fit Model a SAS, che utilizza PROC MIXED. I risultati sono identici. (Fatta eccezione per la diversa parametrizzazione nella procedura SAS.)
Quindi il DF per i denominatori in questione è lo stesso (4326) per tutte e tre le analisi (JMP 13, JMP 14 e SAS 9.4).
Inoltre, come ho detto prima, questi DF sembrano ragionevoli dato il numero di osservazioni e il numero di stime dei parametri.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Grazie ancora per la rapida risposta!
Mi dispiace per i formati Excel e JMP e posso vedere che per REML (anche se fa differenza per EMS), non è necessario annidare Soggetto all'interno della malattia.
Ma le mie domande originali rimangono:
1. Perché gli output sono così diversi tra JMP 13 e JMP 14?Se si esaminano le sezioni di sintesi del denominatore del test per entrambi, la sezione JMP 13 elenca diversi DF Den per diversi fattori, mentre la sezione JMP 14 elenca solo un numero (4326) per tutti i fattori tranne Malattia (42).Inoltre, la colonna Denom MS Synthesis elenca diverse combinazioni di fattori per diversi fattori per JMP 13 ma solo "Residuo" per tutti i fattori tranne Malattia per JMP 14.
2. Come posso ripristinare l'output che ottenevo con JMP 13?Vorrei utilizzare la versione JMP 13, poiché corrisponde ai risultati di SPSS e Unix-ranova.
Grazie ancora.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Non vedo la necessità di annidare il Soggetto all'interno di Malattia. Ho verificato che i risultati senza annidamento sono identici.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Sarebbe stato utile se avessi fornito la tabella dati JMP. Ho dovuto ripristinare manualmente i metadati e il modello in Fit Least Squares.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Ho verificato i tuoi risultati con JMP 14.
Mi sembra che quasi la metà dei termini, tutte le interazioni di ordine superiore, possano essere rimosse dal modello.
Non mi sorprende che ci siano 4326 gradi di libertà per il denominatore (MSE) dei test F. Inizi con 4576 osservazioni e il tuo modello contiene 208 parametri. Non capisco come i DF potessero essere solo 42 nell'analisi originale.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Ecco in allegato il file con i dati.
>Grazie mille per la tua risposta.
>
>Ho provato a utilizzare REML, ma i risultati sono gli stessi dell'immagine allegata.
>
>Mi chiedevo se potresti provare a eseguire i miei dati.Mi aiuterebbe davvero se potessi.Allegherò >il mio set di dati con il seguente messaggio.Grazie!
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Molte grazie per la tua risposta.
Ho provato a utilizzare REML, ma i risultati sono gli stessi dell'immagine allegata.
Mi chiedevo se potessi provare a eseguire i miei dati.Mi aiuterebbe davvero se potessi.Allegherò il mio set di dati con il seguente messaggio.Grazie!
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Il fatto che i risultati con JMP 13 mostrino gradi di libertà frazionari per il denominatore del test F suggerisce che hai utilizzato REML per stimare i parametri e le varianze. REML è la procedura predefinita (e consigliata), quindi ha senso. D'altra parte, EMS viene selezionato per l'analisi eseguita con JMP 14. Prova a utilizzare REML con JMP 14.
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Molte grazie per la tua risposta.
Allego un file con alcune immagini.Speriamo che ti diano maggiori informazioni.
L'immagine 1 mostra come ho specificato il modello con JMP 14 e l'immagine 2 mostra l'output che ottengo ora.Sono sicuro al 100% di aver utilizzato lo stesso set di dati e sicuro al 99% (non posso più eseguire JMP 13 per verificare) di aver utilizzato le stesse specifiche del modello, ma ottenevo un output come l'immagine 3.
Non so perché DF Den sia così diverso tra le due versioni e vorrei sapere come ripristinare l'output che ottenevo con JMP 13.Apprezzerei molto il tuo aiuto.Grazie!
Ri: Enormi denominatori DF per ANOVA di misure ripetute con JMP 14Non sappiamo molto dei dettagli dei tuoi dati o della tua analisi, ma l'aumento del DF per il denominatore suggerisce che hai meno DF per il modello. Ci sono meno termini o meno livelli dei tuoi predittori?
