Gradi di libertà di prova e risultati discutibili?Ciao, sto cercando un po 'di back-ground sulla procedura test-slice in JMP, e in particolare su come vengono calcolati i DF in questa procedura. Ho usato spesso il test-slicing, ma di recente ho notato un'attenzione in cui non credo che la procedura stia valutando correttamente. Non sono stato in grado di trovare alcuna informazione sui dettagli reali della procedura di prova in linea o nelle informazioni di assistenza di JMP.
Sto eseguendo un modello a effetti misti con fattori fissi A e B [A] (cioè, il fattore B è annidato nel fattore A) e tre effetti casuali. Ci sono ~ 8.000 osservazioni, 6 livelli di A e tra 2 e 17 livelli di B in ogni livello di A. Quando si esaminano le fette per il fattore A (per valutare se il fattore B differisce nei livelli di A) due dei i livelli hanno risultati di slice-test molto significativi ma essenzialmente nessuna differenza nei mezzi LS reali dei livelli B. Questi due livelli hanno anche un DenDF molto più grande, quindi mi aspetterei per questo contrasto (~ 2.000), nonostante abbia solo ~ 500 osservazioni in ciascun livello A. Non sono sicuro se sia una coincidenza, ma entrambi i livelli di A con risultati discutibili hanno solo 2 livelli di B mentre tutti gli altri livelli A hanno 5+ livelli di A. Se sottopongo a sotto i dati e collaudo la differenza tra i livelli B in ogni livello A separatamente non vi sono chiaramente differenze significative tra i livelli B (p = 0.978 ep = 0.886, rispettivamente per i due livelli A).
Quindi le mie domande sono: 1) in che modo i DFs della slice-test sono caclualati in JMP e come posso verificarli autonomamente; e 2) quali tipi di dati / problemi di modello potrebbero portare a tale errato calcolo delle statistiche dei test e 3) ci sono suggerimenti per strategie di analisi alternative delle specifiche del modello per testare questo effetto annidato?
Grazie
Ri: gradi di libertà del test-slice e risultati discutibili?Il riferimento in Guida JMP contiene il riferimento bibliografico alla carta per queste regolazioni. Onestamente non posso dire che mi aspetto che l'aggiustamento vada in un modo o nell'altro.
Le regolazioni sono appropriate e senza di esse i gradi di libertà dei quadrati medi attesi non forniranno la distribuzione corretta per l'ipotesi nulla, quindi i valori p per qualsiasi test saranno inutili.
Ri: gradi di libertà del test-slice e risultati discutibili?Grazie per la risposta rapida. Questo mi aiuta un po ', ma sfortunatamente, io
non capisco esattamente cosa stia facendo l'aggiustamento KR o perché lo sia
avere un così grande effetto sui due livelli di A, ma non sugli altri livelli
di A. Dato che questi due livelli di A sono sottorappresentati rispetto al
livelli rimanenti di A, avrei pensato che i risultati del test sarebbero * meno * probabili
essere significativo? La regolazione del KR non è appropriata in questo caso o
i risultati che otterrò saranno corretti?
Ri: gradi di libertà del test-slice e risultati discutibili?Vedi Aiuto> Libri> Adattamento di modelli lineari> Rapporto e opzioni minimi quadrati standard (capitolo 3, pagina 210-211).
Gli effetti casuali nel modello misto utilizzano l'adeguamento Kenward-Roger ai gradi di libertà per il denominatore dei test.
