<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hoy, en Twitter, alguien preguntó si la prueba de odds ratio (OR) de Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) estaba disponible en JMP cuando la variable de estratificación no es la X en Ajuste Y por X. En cualquier momento tengo que pasar de dos variables a Más de dos variables, el primer lugar que miro es Fit Model. La belleza del modelo de ajuste es que no solo puedo usar tantas variables como quiera, sino que también puedo considerar las interacciones entre las variables. Para usar Fit Model, elija la respuesta (categórica) como la Y y todas las demás variables como la X. En muchos casos, sus datos se agregan en cuentas. Si esto es cierto, no olvide identificar la columna de conteo como Frec. Una vez que haya ajustado el modelo, los índices de probabilidad están disponibles en el punto de acceso superior.
He adjuntado un ejemplo utilizando una tabla simple de 3 vías de la Introducción de Agresti al análisis de datos categóricos. Lo he analizado de dos maneras. Primero, traté los estratos adicionales (ciudad) como un factor. Cuando hago esto, puedo calcular los odds ratios para cada par de combinaciones posibles de ciudades. Segundo, usé la ciudad como una variable. Esto trataría los datos de cada ciudad como un conjunto de datos independiente. Si bien no incluí la interacción City * Smoker (no fue significativa), pude verla.
