Des degrés de liberté de test et des résultats discutables?Bonjour, je cherche un peu de contexte sur la procédure de test de la tranche dans JMP, et plus précisément sur la manière dont les FD sont calculés dans cette procédure. J'ai souvent utilisé des tests de tranchage, mais j'ai récemment remarqué une erreur où je ne crois pas que la procédure se déroule correctement. Je n'ai trouvé aucune information sur les détails de la procédure de test slice en ligne ou dans les informations d'aide de JMP.
J'utilise un modèle à effets mixtes avec les facteurs fixes A et B [A] (le facteur B est imbriqué dans le facteur A) et trois effets aléatoires. Il y a environ 8 000 observations, 6 niveaux de A et entre 2 et 17 niveaux de B dans chaque niveau de A. Lors de l'examen des tranches de test pour le facteur A (afin de déterminer si le facteur B diffère dans les niveaux de A), deux des les niveaux ont des résultats de coupes test très significatifs mais essentiellement aucune différence dans les moyennes LS des niveaux B. Ces deux niveaux ont également une valeur DenDF beaucoup plus grande que ce que je pensais pour ce contraste (~ 2 000), alors qu’il n’y avait qu’environ 500 observations dans chaque niveau A. Je ne suis pas sûr que ce soit une coïncidence, mais les deux niveaux de A avec des résultats douteux ont seulement 2 niveaux de B alors que tous les autres niveaux A ont plus de 5 niveaux de A. Si je subdivise les données et teste la différence entre chaque niveau A séparément, il n'y a clairement aucune différence significative entre les niveaux B (p = 0,978 et p = 0,886, pour les deux niveaux A, respectivement).
Mes questions sont donc les suivantes: 1) comment les DF de la tranche de test sont-ils calculés dans JMP et comment puis-je les vérifier de manière indépendante; et 2) quels types de données / problèmes de modèle pourraient conduire à un tel calcul erroné des statistiques de test, et 3) existe-t-il des suggestions pour des stratégies d'analyse alternatives de spécification de modèle pour tester cet effet imbriqué?
Merci
Re: Degrés de liberté de test et résultats discutables?La référence dans l'aide de JMP contient la référence de la littérature au document pour ces ajustements. Honnêtement, je ne peux pas dire que je m'attendrais à ce que l'ajustement se passe d'une manière ou d'une autre.
Les ajustements sont appropriés et sans eux, les degrés de liberté par carrés moyens attendus ne fourniront pas la distribution correcte pour l'hypothèse nulle, de sorte que les valeurs p pour tout test n'auront aucune valeur.
Re: Degrés de liberté de test et résultats discutables?Merci pour la réponse rapide. Cela m'aide un peu, mais malheureusement, je
ne comprends pas exactement ce que fait l'ajustement KR ou pourquoi il est
ayant un effet si important sur les deux niveaux de A mais pas sur les autres niveaux
de A. Étant donné que ces deux niveaux de A sont sous-représentés par rapport au
niveaux restants de A, j'aurais pensé que les résultats du test seraient * moins * probables
être significatif? L’ajustement KR ne convient-il pas dans ce cas ou
les résultats que je vais probablement obtenir sont-ils corrects?
Re: Degrés de liberté de test et résultats discutables?Voir Aide> Livres> Ajustement de modèles linéaires> Rapport et options de moindres carrés standard (chapitre 3, pages 210-211).
Les effets aléatoires du modèle mixte utilisent l’ajustement de Kenward-Roger aux degrés de liberté du dénominateur des tests.
