Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Hallo,
Ich versuche, ein lineares Modell zu erstellen, bei dem X1 = Zeit und X2 = Behandlung. Wenn ich das Werkzeug „Modell anpassen“ verwende, sehe ich eine Diskrepanz in der ANOVA-Tabelle und der Effekttabelle (Abbildung unten). Die Summe der Quadrate-Spalten sollte dieselbe Summe ergeben (in diesem Fall 6277,9477), richtig? Die SS unter Wirkungstests summiert sich nicht auf diesen Wert. Warum sollte das sein? Verstehe ich hier die Rechnung falsch? Oder ist das ein Fehler in JMP?
Danke vielmals!
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Nein, ich würde die Typ-III-Quadratsummen für den Nenner nicht addieren. Dieser Nenner hat keine wirkliche Bedeutung.
Wie Sie Ihre „% Variance Explained“ berechnen, hängt von den Informationen ab, die Sie zu vermitteln versuchen. Typischerweise wird der Typ-I-SS geteilt durch den Modell-SS verwendet, da sich der Typ-I-SS zum Modell-SS addiert. Ihre Prozentsätze addieren sich dann zu 100 %. Dies ist eine „Erklärte Varianz in %“, aber diese Ergebnisse hängen von der Reihenfolge ab, in der Sie Ihre Modellterme anordnen.
Sie KÖNNTEN den Typ III SS geteilt durch Modell SS verwenden. Dies führt zu einem Gesamtprozentsatz, der sich von 100 % unterscheidet (er sollte weniger als 100 % betragen). In diesem Fall ist Ihr Ergebnis wirklich die "zusätzliche % Varianz erklärt nach Berücksichtigung aller anderen Modellbedingungen".
Aufgrund dieser Probleme bin ich kein großer Fan davon, die prozentuale Varianz zu bestimmen, die für jeden Term erklärt wird. Sie können die Wichtigkeit der Begriffe auf andere Weise ordnen, die JMP bereitstellt, wie z. B. die Wirkungszusammenfassungstabelle, die auch das Ausmaß der Auswirkung des Begriffs anzeigt.
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Danke für die Klarstellung Dan. Darf ich eine Folgefrage stellen: Wenn ich den Prozentsatz der Varianz wissen möchte, der durch jeden Term A, B und A * B erklärt wird, kann ich die "Quadratsumme" von jedem Term als Zähler verwenden und (summieren Sie die " Sum of Square" der drei) als Nenner? Ich meine, anstatt "Modell SS" zu verwenden.
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Vielen Dank für dieses Feedback, Dan – sehr zu schätzen.
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Eine Sache noch. Wenn Sie die Typ-I-Quadratsumme WOLLEN, wählen Sie aus dem roten Dreieck neben dem Antwortnamen „Schätzungen“ > „Sequenzielle Tests“.
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Das ist nicht, was orthogonal bedeutet. Orthogonal bedeutet, dass die SS beim Entfernen von Begriffen gleich bleibt (unabhängig davon, welche Art von SS verwendet wird). Orthogonal hat nichts mit der Reihenfolge zu tun, in der Terme in das Modell eingegeben werden.
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Danke Dan. Wenn ich nachfragen darf...
Dieses Experiment ist ein vollfaktorielles Experiment mit 7 Zeitpunkten, 4 Behandlungen und 2 Wiederholungen. Mein Verständnis ist, dass in einem ausgewogenen Design (was das ist) die Faktoren orthogonal sind, also sollten Quadratsummen vom Typ I, Typ II und Typ III alle identisch sein. Warum sollten sie also anders sein?
Betreff: Warum liefern ANOVA-Tabellen unterschiedliche Ergebnisse?Dies ist kein JMP-Fehler. Die Summen der Quadrate summieren sich, wenn Sie die sogenannte Typ-I-Quadratsumme (Typ-I-SS) verwenden. Das Problem mit Typ I SS ist, dass es auftragsabhängig ist. Das bedeutet, dass das Modell A, B und A*B andere Ergebnisse liefern würde als das Modell B, A, B*A. Daher werden Typ-I-SS normalerweise nicht verwendet, außer bei "manuellen" Berechnungen.
Was JMP verwendet, ist die Quadratsumme vom Typ III (SS vom Typ III). Dadurch wird die Reihenfolgeabhängigkeit beseitigt, indem die SS für einen Term erst berechnet wird, NACHDEM alle anderen Terme in das Modell eingefügt wurden. Dies liefert stabile Schätzungen, aber sie sind nicht additiv zum Modell SS.
