<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Auf Twitter hat heute jemand gefragt, ob der Cochran-Mantel-Haenszel-Test (CMH) in JMP verfügbar ist, wenn die Stratifizierungsvariable nicht das X in Fit Y von X ist Bei mehr als zwei Variablen schaue ich zuerst Fit Model an. Das Schöne am Fit-Modell ist, dass ich nicht nur so viele Variablen verwenden kann, wie ich möchte, sondern auch Interaktionen zwischen den Variablen berücksichtigen kann. Wählen Sie zur Verwendung von Fit Model die (kategoriale) Antwort als Y und alle anderen Variablen als X. In vielen Fällen werden Ihre Daten in Zählungen zusammengefasst. Wenn dies der Fall ist, vergessen Sie nicht, die Zählerspalte als Freq zu kennzeichnen. Sobald Sie das Modell angepasst haben, sind die Quotenverhältnisse unter dem Top-Hotspot verfügbar.
Ich habe ein Beispiel mit einer einfachen 3-Wege-Tabelle aus Agrestis Einführung in die kategoriale Datenanalyse beigefügt. Ich habe es auf zwei Arten analysiert. Zuerst habe ich die zusätzlichen Schichten (Stadt) als Faktor behandelt. Wenn ich dies tue, kann ich die Quotenverhältnisse für jedes mögliche Paar von Städtekombinationen berechnen. Zweitens habe ich Stadt als Variable verwendet. Dies würde die Daten jeder Stadt als einen unabhängigen Datensatz behandeln. Obwohl ich die Interaktion mit City * Smoker nicht mit einbezogen habe (es war nicht bedeutsam), konnte ich sie mir ansehen.
