テストスライスの自由度と疑わしい結果こんにちは、私はJMPのテストスライス手順、そして特にこの手順でDFがどのように計算されるかについての少しの背景を探しています。 私は頻繁にテストスライスを使用しましたが、最近私は手順が正しく評価されているとは思わないところで問題に気付きました。テストスライス手順の実際の詳細に関するオンラインまたはJMPのヘルプ情報で情報を見つけることができませんでした。
固定因子AとB [A]（すなわち因子Bは因子Aにネストされている）と3つの変量効果で混合効果モデルを実行しています。Aの各レベルには、約8,000の観測値、6のレベルのA、および2から17のレベルのBがあります（因子BがAのレベル内で異なるかどうかを評価するため）。レベルは非常に重要なテストスライス結果を持っていますが、本質的にBレベルの実際のLS平均に違いはありません。 これらの2つのレベルはまた、はるかに大きいDenDFを持っています、それで私は各Aレベルでたった500の観測値しか持っていないにもかかわらず私がこのコントラスト（〜2,000）を予想するでしょう。それが偶然の一致であるかどうかはわかりませんが、疑わしい結果を持つAの両方のレベルには2つのBレベルしかありませんが、他のすべてのAレベルには5+レベルのAがあります。各Ａレベルは別々に、Ｂレベル間に明らかな有意差はない（２つのＡレベルについて、それぞれｐ ＝ ０．９７８およびｐ ＝ ０．８８６）。
1）JMPではテストスライスDFはどのように作成されているのですか。また、どのようにしてそれらを独自に検証できますか。2）どのような種類のデータ/モデルの問題がこのような検定統計量の誤計算につながる可能性があるか、および3）このネストされた効果をテストするためのモデル仕様の代替分析戦略についての提案はありますか？
ありがとう
テストスライスの自由度と疑わしい結果についてJMPヘルプの参照には、これらの調整に関する論文への参照文献が含まれています。私は正直に言って調整が何らかの形で進むと期待するだろうと言うことはできません。
調整は適切であり、それなしでは、期待平均二乗による自由度は帰無仮説に適切な分布を提供しないため、任意の検定のp値は無意味になります。
テストスライスの自由度と疑わしい結果について早速のお返事ありがとうございます。これは私を少し助けますが、残念ながら、私は
KR調整が何をしているのか、それがなぜなのか正確に理解していない
Aの2つのレベルに大きな影響を与えますが、他のレベルには与えません
というのは、これら2つのレベルのAは、
Aの残りのレベルは、私はテスト結果が*少ない*可能性が高いだろうと思っていただろう
重要であるために？この場合、KR調整は適切ではないか
私はおそらく正しい結果を得ていますか？
テストスライスの自由度と疑わしい結果について[ヘルプ]> [ブック]> [線形モデルの近似]> [標準最小二乗レポート]および[オプション]（3章、210〜210ページ）を参照してください。
混合モデルの変量効果では、テストの分母の自由度に対するKenward-Roger調整が採用されています。
