1283_es-ES

liliconcom

JMP no lineal ANCOVA?Estoy tratando de hacer un análisis no lineal de covarianza (ancova) y no puedo averiguar cómo hacerlo con JMP o si es posible. ¿Alguien puede ayudarme con este problema?

Específicamente, estoy tratando de probar si la diferencia entre múltiples curvas no lineales es estadísticamente significativa. Las curvas no lineales tienen la forma de y = aX ^ b. Además, también me gustaría probar la importancia de múltiples variables explicativas en la variable de respuesta. Me he acercado en JMP pero todavía me faltan algunos pasos.

¡Gracias por cualquier ayuda!Re: JMP no lineal ANCOVA?Utilizando la plataforma no lineal en JMP, puede estimar pares de parámetros (a, b) para múltiples ubicaciones. JMP proporcionará intervalos de confianza para cada a y cada b. Puede estimar la diferencia entre a1 y a2 o b1 y b2 para las ubicaciones 1 y 2 y obtener una estimación del error estándar de la diferencia. Pero por lo que puedo decir, JMP no proporciona intervalos de confianza para las diferencias en la plataforma no lineal.Re: JMP no lineal ANCOVA?Estoy familiarizado con la transformación de los puntos de datos para hacer que los datos sean lineales y luego comparar las pendientes y las intersecciones. Sin embargo, se sabe que el método de las transformaciones de registro introduce un sesgo y estaba buscando hacer el mismo tipo de análisis pero sin hacer que los datos sean lineales. Mi variable de respuesta es la fecundidad y las dos variables explicativas son la longitud y la ubicación del caparazón y quiero ver si hay una diferencia significativa en la fecundidad en las diferentes ubicaciones después de tener en cuenta la variación como resultado de la longitud del caparazón. Cuando se sustituye en la ecuación de potencia Y = a * X ^ b, Y representa la fecundidad y X representa CL. Esto se puede hacer comparando las estimaciones de los parámetros para b. El método tradicional de hacer esto fue transformar la ecuación en LogY = Loga + b * LogX, y probar las diferencias en los datos transformados en un GLM. Sin embargo, me preguntaba si podría hacer el mismo análisis sin transformar los datos (manteniéndolos en una forma no lineal).Re: JMP no lineal ANCOVA?Necesitamos más detalles sobre lo que está tratando de hacer exactamente. Aunque vacilo en decir algo hasta que tenga más información, notaré que sus curvas no lineales pueden transformarse en lineales tomando registros: LogY = Loga + b * LogX. Si lo hizo y suponiendo que tiene varias curvas de este tipo con a y b potencialmente diferentes para cada curva, entonces la prueba de "diferencias" significaría probar las diferencias entre pendientes e interceptaciones de los datos transformados. Esto se puede hacer en JMP. Hay un ejemplo en la muestra de datos JMP llamado Medicamento que ilustra el procedimiento.