1개의 연속 및 1개의 범주형(2개 수준) 변수와 2개의 랜덤 효과가 있는 선형 혼합 효과 모델에서 기울기 간의 차이뿐 아니라 기울기가 0(유의함)과 다른지 테스트하려면 어떻게 해야 합니까?
아래의 Parameter Estimates 출력에서 조직 유형[MSC]과 lnSe 사이에 상당한 상호 작용이 있음을 알 수 있습니다. MSC의 기울기가 기준 값과 다르다는 것을 의미합니다. 그러나 MSC의 실제 기울기는 0과 다른가요?? 혼합 모델 내에서 어떻게 테스트합니까? 분명히 간단한 회귀를 실행할 수 있지만 혼합 모델에서 무작위 효과를 제어하고 싶습니다.
저는 Fit 모델 플랫폼인 JMP13을 사용하고 있습니다.
감사!
안녕 @arstewar ,
이에 대해 몇 가지 방법이 있지만 가장 직접적인 방법은 지표 변수 매개변수 테스트를 사용하는 것입니다. 상단의 빨간색 삼각형 > 추정치 > 지표 매개변수화 추정치를 선택하여 해당 테이블을 표시합니다. 아래 예제는 모델 효과로 Sex, Height, Sex * Height가 있는 Big Class를 사용하여 Weight를 예측하는 예입니다. 무작위 효과 모델은 아니지만 이 특정 테스트에 대해 동일한 논리가 적용되고 확장될 수 있습니다.
원래 매개변수 추정값 표는 명목 용어의 "효과 코딩"의 결과인 총평균에 대한 매개변수 효과 및 테스트를 보여줍니다. 그것은 또한 연속 회귀가 관련되어 있을 때 기울기(이 경우 키의)는 키에 대한 체중의 남성과 여성 사이의 평균 기울기이며 남성 또는 여성의 기울기를 찾으려면 빼거나 상호작용 계수를 추가합니다. 예를 들어, 원래 매개변수 추정치 표를 사용하여 남성의 기울기를 찾기 위해 보고된 키 기울기를 취한 다음 상호작용 계수(남성의 평균 기울기에 대한 오프셋 또는 효과)를 뺍니다. 4.0876 - 0.6869 = 3.4007.
이제 표시기 기능 테이블을 살펴보겠습니다. 여기에 보고된 키 계수는 남성과 여성의 평균이 아닙니다. 오히려 범주형 요인의 한 수준에 대한 기울기가 됩니다. 이 경우 M이 F 다음에 있고 값을 설정하지 않으면 알파벳순으로 마지막 레벨을 정렬하는 값이 "컨트롤"로 사용되기 때문에 남성이 됩니다.따라서 지표 함수 매개변수화 테이블에서 높이에 대한 계수로 방금 계산한 것과 동일한 값을 찾을 것으로 예상해야 하며 실제로 3.400653이 보고됩니다.
이제 테스트에 대한 질문입니다. 여기에 보고된 p-값은 null 0에 대해 두 테이블의 계수를 테스트한 것입니다. 따라서 남성의 기울기가 0인지 여부에 관심이 있는 경우 키 행의 표시기 기능 매개변수화 표에서 간단히 볼 수 있습니다. 이 경우 null, t=4.22, p = 0.0002를 기각합니다. 대신 여성의 기울기를 테스트하는 데 관심이 있다면 열 정보에서 열의 값 순서를 변경한 다음 분석을 다시 실행해야 합니다. 본질적으로 그것이 바로 커뮤니티에 있는 추가 기능 단방향 엔코바 유사 모델에서 단순 경사를 테스트하는 데 사용됩니다. 모델에 무작위 효과가 있다는 사실은 이 테스트와 관련하여 아무 것도 변경하지 않습니다. JMP는 모든 경우에 이러한 계수에 대한 표준 오차를 계산하는 방법을 알 만큼 충분히 똑똑하기 때문입니다.
이게 도움이 되길 바란다!
@줄리안
