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SAS PROC MIXED e l'output JMP sono diversi<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Carissimi,

Sto cercando di confrontare i risultati del modello misto SAS PROC e del modello misto JMP. Pensavo che i risultati sarebbero stati gli stessi, ma non lo sono. Spero che JMP possa dare gli stessi risultati di SAS PROC MIXED. Qualcuno potrebbe aiutarmi con esso?

Il mio codice SAS come segue:

PROC DATI MISTI = DATI;

CLASS Sottocondizione Stimoli;

MODELLO Y = Condizione / SOLUZIONE;

RANDOM Sub;

RANDOM Stimoli(Condizione);

correre;

I risultati per l'effetto fisso sono:

Soluzione per effetti fissi
Effetto	Condizione	Stima	Standard Errore	DF	t Valore	Pr > |t|
Intercettare		4.4444	1.0943	4	4.06	0,0153
Condizione	UN	1.1111	1.5476	4	0,72	0,5125
Condizione	B	0	.	.	.	.

Test di tipo 3 di effetti fissi
Effetto	Num DF	Den DF	Valore F	Pr > F
Condizione	1	4	0,52	0,5125

Quindi, ho utilizzato l'interfaccia di JMP per generare il seguente codice:

Modello adatto (

Y( :Y ),

Effetti( :Condizione ),

Effetti casuali( :Sub, :Stimoli[:Condizione] ),

Nessun limite( 0 ),

Personalità ("Modello misto"),

Esegui( Stime dei parametri di covarianza degli effetti ripetuti( 0 ) )

)

Ho ottenuto:

Sembra che il test di tipo 3 degli effetti fissi sia lo stesso in JMP e SAS, ma le mie stime dei parametri degli effetti fissi sono totalmente diverse. Mi chiedo se c'è qualcuno che sa come potrei codificare JMP per fare in modo che siano gli stessi risultati di SAS.

Grazie mille a tutti,

Alicia

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

Ehi Ron, Alicia: Un modo più semplice potrebbe essere scegliere "Stime di parametrizzazione dell'indicatore" nel sottomenu "Stime" (triangolo rosso nella parte superiore delle analisi dopo aver fatto clic su "Esegui") della piattaforma Fit Model. Puoi anche scegliere di visualizzare queste stime per impostazione predefinita (oltre all'impostazione predefinita JMP) nella piattaforma "Adatta ai minimi quadrati" in "Preferenze".

 

Segno

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

Ciao Alicia,

Sono felice che abbia funzionato per te. l'ultimo metodo è più un trucco o un trucco da idraulico, ma è fedele ai fondamenti. in passato era il modo effettivo per inserire variabili categoriali nei modelli di regressione. si costruirebbero personalmente i contrasti ricodificando le categorie in n-1 nuove colonne di zeri e uno. il programma penserebbe semplicemente che fossero continui a scopo di stima.

Migliore,

Ron

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

Ehi Ron,

Grazie molte. Ho usato il terzo metodo che hai suggerito e funziona!!! Grazie molte.

Migliore,

Alicia

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

riderepp

Tre cose da provare:

1) In altri casi cambierei la variabile categoriale dal tipo di modellazione nominale a quello ordinale. tuttavia, in questo caso penso che la piattaforma modello non lo accetterà.

2) Prova a vedere se puoi eseguire test personalizzati per questi parametri in modo da "rivelare" i contrasti che stai cercando.

3) Se sono solo due categorie, prova a vedere cosa ottieni codificando le categorie come zero e uno ed eseguilo come continuo.

Ron

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

Ehi Ron,

Grazie molte. Penso che tu abbia ragione sul modo in cui SAS e JMP gestiscono il contrasto dei dati nominali in modo diverso. Mi chiedo se sai comunque che posso cambiare il contrasto predefinito di JMP? Penso che i risultati di SAS sembrino più ragionevoli per me (l'errore std è lo stesso nei fattori di effetti fissi in JMP), quindi vorrei modificare il contrasto predefinito di JMP. Il motivo per cui voglio davvero che entrambi corrispondano è perché voglio utilizzare il valore di stima beta dei fattori a effetti fissi per calcolare l'R^2 del modello. Se i valori beta non sono gli stessi, R^2 sarebbe diverso. Apprezzo molto il vostro aiuto.

Cordiali saluti,

Alicia

Re: SAS PROC MIXED e JMP Output sono diversi

CIAO riderepp ,

poiché i pvalues sono gli stessi, immagino che l'analisi sia la stessa. pertanto, la differenza è dovuta alla stima JMP dei parametri basata su un diverso approccio ai contrasti delle categorie. verificare la differenza nella definizione dei contrasti tra variabili nominali e ordinali.

segui questo link http://www.jmp.com/support/help/The_Factor_Models.shtml

e cerca i fattori nominali. la tabella fornisce una spiegazione di come vengono trattati i parametri.

Ron