<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Oggi su twitter, qualcuno ha chiesto se il test Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) odds ratio fosse disponibile in JMP quando la variabile di stratificazione non è la X in Fit Y di X. Ogni volta che ho bisogno di passare da due variabili a più di due variabili, il primo posto che guardo è Fit Model. La bellezza del modello di vestibilità è che non solo posso usare tutte le variabili che voglio, ma posso considerare le interazioni tra le variabili. Per utilizzare Fit Model, scegliere la risposta (categoriale) come Y e tutte le altre variabili come Xs. In molti casi, i tuoi dati vengono aggregati in conteggi. Se questo è vero, non dimenticare di identificare la colonna contare come Freq. Una volta che hai adattato il modello, i rapporti odds sono disponibili sotto l'hotspot superiore.
Ho allegato un esempio utilizzando una semplice tabella a 3 vie dall'Introduzione all'analisi dei dati categorici di Agresti. L'ho analizzato in due modi. Innanzitutto, ho trattato gli strati aggiuntivi (città) come un fattore. Quando faccio questo, posso calcolare i rapporti di probabilità per ogni coppia possibile di combinazioni di città. Secondo, ho usato la città come una variabile. Ciò tratterebbe i dati di ciascuna città come un insieme indipendente di dati. Mentre non includevo l'interazione City * Smoker (non era significativa), ero in grado di guardarlo.
