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Les sorties SAS PROC MIXED et JMP sont différentes<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Chers tous,

J'essaie de comparer les résultats du modèle mixte SAS PROC et JMP. Je pensais que les résultats seraient les mêmes, mais ils ne le sont pas. J'espère que JMP pourra donner les mêmes résultats que SAS PROC MIXED. Quelqu'un pourrait-il m'aider?

Mon code SAS comme suit :

PROC DONNÉES MIXTES = DONNÉES ;

CLASS Sub Condition Stimuli ;

MODÈLE Y = Condition / SOLUTION ;

Sous-marin aléatoire ;

Stimuli ALÉATOIRE (Condition);

Cours;

Les résultats pour l'effet fixe sont :

Solution pour les effets fixes
Effet	Condition	Estimation	Standard Erreur	DF	t Valeur	Pr > |t|
Intercepter		4.4444	1,0943	4	4.06	0,0153
Condition	UN	1.1111	1,5476	4	0,72	0,5125
Condition	B	0	.	.	.	.

Tests d'effets fixes de type 3
Effet	DF numérique	Den DF	Valeur F	Pr > F
Condition	1	4	0,52	0,5125

Ensuite, j'ai utilisé l'interface de JMP pour générer le code suivant :

Modèle adapté (

Y( :Y ),

Effets( :Condition ),

Effets aléatoires( :Sub, :Stimuli[:Condition] ),

Pas de limites( 0 ),

Personnalité( "Modèle Mixte"),

Exécuter (Estimations des paramètres de covariance des effets répétés (0))

)

J'ai eu:

Il semble que le test de type 3 des effets fixes soit le même dans JMP et SAS, mais mes estimations des paramètres des effets fixes sont totalement différentes. Je me demande si quelqu'un sait comment coder le JMP pour obtenir les mêmes résultats que SAS.

Merci beaucoup à vous tous,

Alicia

Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

Hey Ron, Alicia : Un moyen encore plus simple peut être de choisir "Estimations de paramétrage des indicateurs" dans le sous-menu "Estimations" (triangle rouge en haut des analyses après avoir cliqué sur "Exécuter") de la plate-forme Fit Model. Vous pouvez également choisir d'afficher ces estimations par défaut (en plus de la valeur par défaut de JMP) dans la plateforme "Ajuster les moindres carrés" dans "Préférences".

 

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Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

Salut Alicia,

Je suis content que ça ait marché pour toi. la dernière méthode est plus un hack ou une astuce de plombier, mais elle est fidèle aux fondamentaux. dans le passé, c'était le moyen réel d'entrer des variables catégorielles dans les modèles de régression. on construirait lui-même les contrastes en recodant les catégories en n-1 nouvelles colonnes de zéros et de uns. le programme penserait simplement qu'ils étaient continus à des fins d'estimation.

Meilleur,

Ron

Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

Salut Ron,

Merci beaucoup. J'ai utilisé la troisième méthode que vous avez suggérée, et ça marche !!! Merci beaucoup.

Meilleur,

Alicia

Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

rirepp

Trois choses à essayer :

1) Dans d'autres cas, je changerais la variable catégorielle de type de modélisation nominale à ordinale. pourtant, dans ce cas, je pense que la plate-forme modèle ne l'acceptera pas.

2) Essayez de voir si vous pouvez effectuer des tests personnalisés pour ces paramètres afin de "révéler" les contrastes que vous recherchez.

3) S'il ne s'agit que de deux catégories, essayez de voir ce que vous obtenez en codant les catégories sous forme de zéros et de uns et exécutez-le en continu.

Ron

Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

Salut Ron,

Merci beaucoup. Je pense que vous avez raison sur la façon dont SAS et JMP traitent différemment le contraste des données nominales. Je me demande si vous savez de toute façon que je peux changer le contraste par défaut de JMP ? Je pense que les résultats de SAS me semblent plus raisonnables (les erreurs std sont toutes les mêmes dans les facteurs d'effets fixes dans JMP), donc j'aimerais changer le contraste par défaut de JMP. La raison pour laquelle je veux vraiment que les deux correspondent, c'est parce que je veux utiliser la valeur d'estimation bêta des facteurs à effets fixes pour calculer le R^2 du modèle. Si les valeurs bêta ne sont pas les mêmes, le R^2 serait différent. J'apprécie vraiment votre aide.

Sincèrement,

Alicia

Re : SAS PROC MIXED et la sortie JMP sont différentes

SALUT rirepp ,

puisque les pvalues sont les mêmes, je suppose que l'analyse est la même. par conséquent, la différence est due à l'estimation JMP des paramètres basée sur une approche différente des contrastes de catégories. vérifiez la différence dans la définition des contrastes entre les variables nominales et ordinales.

Suivez ce lien http://www.jmp.com/support/help/The_Factor_Models.shtml

et rechercher des facteurs nominaux. le tableau explique comment les paramètres sont traités.

Ron