<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Je suis curieux de savoir si quelqu'un sait et peut m'expliquer comment JMP calcule son paramètre de non-centralité pour les conceptions personnalisées. Je connais le formulaire général pour le calculer, mais je ne parviens pas à comprendre mes calculs avec ceux de JMP. La raison en est que le df car l’erreur utilisée dans le calcul de la puissance pour les conceptions en parcelles divisées est incorrecte par défaut dans JMP 10. Alors que je peux ajuster le df manuellement, il serait bien que je puisse écrire un script pour effectuer les calculs correctement dès le départ, mais la plate-forme d’évaluation de la conception n’est pas scriptable dans JMP 10 (même si je peux le comprendre malgré tout - même avec un << Get Scriptable Object retourné un jeu vide) donc je dois être capable de faire le calcul «à la main» en JSL.
Merci d'avance!
Dr. Jones,
Merci pour votre réponse. Pourriez-vous expliquer comment cela fonctionne en présence d'une structure en parcelles divisées? J'ai utilisé le concepteur personnalisé pour créer un simple facteur 5 (2 HTC, 3 facteurs ETC) et j'ai obtenu un design avec 6 WP et 8 réplicats dans chaque WP pour créer un design parfaitement répliqué. J'ajuste le modèle à l'aide de REML puis enregistre la table de codage pour obtenir la matrice X. Cependant, je ne peux pas résoudre X'X avec le codage utilisé pour les 6 diagrammes entiers car ils sont (intentionnellement) confondus avec les facteurs HTC. Si je fais ce que vous avez spécifié pour les facteurs ETC, j'obtiens le même PCN que JMP. Si je réduisais les facteurs HTC à 6 paramètres indépendants pour les traiter comme s'il n'y avait que 6 courses (ce qui correspond en fait à ce qui se passe), je reçois un joli 6 pour le PCN. Cependant, JMP me donne 5.333 et 4.741 (les valeurs exactes ne sont pas importantes). Donc, il se passe autre chose et je ne sais pas ce que c'est ou comment en rendre compte.
Encore une fois, j’apprécie que vous preniez le temps de fournir le code ci-dessus pour obtenir le ncp.
Il existe une différence entre JMP9 et JMP10 pour les calculs de puissance. Dans JMP9, la puissance était calculée pour un rapport signal sur bruit où le coefficient de régression était le signal et l'écart type d'erreur était le bruit. Dans JMP 10, le signal pour un facteur à 2 niveaux correspond au changement de réponse lorsque vous passez de la valeur basse du facteur à la valeur haute du facteur. Alors maintenant, le signal est 2 fois le coefficient de régression pour un effet de 1 degré de liberté.
Voici le JSL dont vous avez besoin pour calculer les calculs de puissance dans JMP 9 pour un effet à 1 degré de liberté.
Soit X la matrice X du modèle.
Ensuite, la variance des coefficients est
varBetaHat = vecdiag (inverse (X` * X));
alpha = 0,05; // Niveau de signification par défaut
dénominateurDF = 11; // df pour une conception orthogonale à 16 passages en 4 facteurs
Fcrit = F Quantile (1-alpha, 1, dénominateurDF); // valeur critique de la distribution F
SNRatio = 1; // SNRatio par défaut
noncentralité = (SNRatio ^ 2) / varBetaHat [2]; // noncentralité pour le 1er effet principal en supposant que le 1er effet est l'intercept
puissance = 1 - Distribution F (Fcrit, 1, dénominateurDF, non-centralité);
Voici le JSL dont vous avez besoin pour calculer les calculs de puissance dans JMP 10 pour un effet à 1 degré de liberté utilisant la même matrice X.
varContrast = 4 * vecdiag (inverse (X` * X)); // puisque le contraste est le double du coefficient, sa variance est 4 fois plus grande.
alpha = 0,05; // Niveau de signification par défaut
dénominateurDF = 11; // df pour une conception orthogonale à 16 passages en 4 facteurs
Fcrit = F Quantile (1-alpha, 1, dénominateurDF); // valeur critique de la distribution F
SNRatio = 2; // SNRatio par défaut est deux fois plus grand pour accueillir et donner la même valeur par défaut pour la puissance.
noncentralité = (SNRatio ^ 2) / varContrast [2]; // noncentralité pour le 1er effet principal en supposant que le 1er effet est l'intercept
puissance = 1 - Distribution F (Fcrit, 1, dénominateurDF, non-centralité);
