SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다름<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여러분 모두에게,
SAS PROC 혼합 모델과 JMP 혼합 모델의 결과를 비교하려고 합니다. 결과는 같을 거라고 생각했는데 그렇지 않습니다. JMP가 SAS PROC MIXED와 동일한 결과를 제공할 수 있기를 바랍니다. 아무도 나를 도울 수 있습니까?
내 SAS 코드는 다음과 같습니다.
처리 혼합 데이터 = 데이터;
CLASS 하위 조건 자극;
모델 Y = 조건 / 솔루션;
랜덤 서브;
무작위 자극(조건);
운영;
고정 효과에 대한 결과는 다음과 같습니다.
| 고정 효과 솔루션 |
|---|
| 효과 | 상태 | 추정 | 기준
오류 | DF | t 값 | 홍보 > |t| |
|---|
| 가로채기 | | 4.4444 | 1.0943 | 4 | 4.06 | 0.0153 |
|---|
| 상태 | ㅏ | 1.1111 | 1.5476 | 4 | 0.72 | 0.5125 |
|---|
| 상태 | 비 | 0 | . | . | . | . |
|---|
| 고정 효과의 유형 3 검정 |
|---|
| 효과 | 숫자 DF | 덴 DF | F 값 | 홍보 > 여 |
|---|
| 상태 | 1 | 4 | 0.52 | 0.5125 |
|---|
그런 다음 JMP의 인터페이스를 사용하여 다음 코드를 생성했습니다.
적합 모델(
Y( :Y ),
효과( :조건 ),
무작위 효과( :Sub, :Stimuli[:Condition] ),
경계 없음( 0 ),
성격( "혼합 모델" ),
실행( 반복 효과 공분산 모수 추정값( 0 ) )
)
나는 얻었다:
고정 효과의 유형 3 테스트는 JMP와 SAS에서 동일한 것처럼 보이지만 고정 효과 매개변수 추정값은 완전히 다릅니다. JMP를 코딩하여 SAS와 동일한 결과를 얻을 수 있는 방법을 아는 사람이 있는지 궁금합니다.
모두 감사합니다.
알리시아
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.Hey Ron, Alicia: Fit Model 플랫폼의 "Estimates" 하위 메뉴("Run"을 클릭한 후 분석 상단의 빨간색 삼각형)에서 "Indicator Parameterization Estimates"를 선택하는 것이 더 쉬운 방법일 수 있습니다. "Preferences"의 "Fit Least Squares" 플랫폼에서 기본적으로(JMP 기본값과 함께) 이러한 추정치를 표시하도록 선택할 수도 있습니다.
표시
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.이봐 알리시아,
문제가 해결되어 기쁩니다. 마지막 방법은 해킹이나 배관공의 속임수에 가깝지만 기본에 충실합니다. 과거에는 범주형 변수를 회귀 모델에 입력하는 실제 방법이었습니다. 범주를 0과 1로 구성된 n-1개의 새로운 열로 다시 코딩하여 대조를 직접 구축할 것입니다. 프로그램은 추정 목적으로 연속적이라고 생각할 것입니다.
최고,
론
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.헤이 론,
정말 고맙습니다. 나는 당신이 제안한 세 번째 방법을 사용했고 작동합니다!!! 정말 고맙습니다.
최고,
알리시아
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.웃음
세 가지 시도:
1) 다른 경우에는 범주형 변수를 명목형에서 순서형 모델링 유형으로 변경합니다. 그러나 이 경우에는 모델 플랫폼이 이를 수락하지 않을 것이라고 생각합니다.
2) 찾고 있는 대조를 "공개"하기 위해 매개변수에 대한 사용자 정의 테스트를 수행할 수 있는지 확인하십시오.
3) 두 개의 범주만 있는 경우 범주를 0과 1로 코딩하여 얻은 결과를 확인하고 연속으로 실행하십시오.
론
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.헤이 론,
정말 고맙습니다. SAS와 JMP가 명목 데이터의 대조를 다르게 처리하는 방식에 대해 귀하가 옳다고 생각합니다. 어쨌든 JMP의 대비 기본값을 변경할 수 있다는 것을 알고 있는지 궁금합니다. SAS의 결과가 나에게 더 합리적이라고 생각합니다(표준 오류는 JMP의 고정 효과 요인에서 모두 동일함). 그래서 JMP의 대비 기본값을 변경하고 싶습니다. 내가 정말로 두 가지가 일치하기를 원하는 이유는 고정 효과 요인의 베타 추정값을 사용하여 모델의 R^2를 계산하기를 원하기 때문입니다. 베타 값이 동일하지 않으면 R^2가 달라집니다. 도움을 주셔서 감사합니다.
진정으로,
알리시아
Re: SAS PROC MIXED 및 JMP 출력이 다릅니다.안녕 웃음 ,
p 값이 동일하기 때문에 분석이 동일하다고 생각합니다. 따라서 차이는 범주의 대조에 대한 다른 접근 방식을 기반으로 하는 매개변수의 JMP 추정으로 인한 것입니다. 명목 변수와 순서 변수 간의 대비 정의의 차이를 확인하십시오.
이 링크를 따라 http://www.jmp.com/support/help/The_Factor_Models.shtml
명목 요소를 찾으십시오. 표는 매개변수가 처리되는 방법에 대한 설명을 제공합니다.
론
