Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Wenn ich die gemischte Modellperspektive wähle, dann wähle ich eine dichotome abhängige Variable aus, die aus der gemischten Modellpersönlichkeit springt. Ich kann eine "nominale logistische" Regression ausführen, aber das gibt mir keine Schätzungen für die zufälligen Effekte mehr.
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Nochmals vielen Dank für Ihre sehr klare und schnelle Hilfe. Am besten, Jeff
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)? Das erwähnte Add-In unterstützt nur fortlaufende Antwortvariablen. " Dies ein dd-In generiert die linearen Mixed-Effekt-Modelle (Zufalls- und Festeffekt-Modell) für einseitige oder vollständige faktorielle Wiederholungsmessungen mit kontinuierlicher Antwortvariable (kategoriale Antworten werden derzeit nicht unterstützt). " https://community.jmp.com/docs/DOC-6993
Daher führt das Add-In die Analyse aus, indem es Ihre numerische Nominalvariable als kontinuierlich auf einer Skala von [0, 1] behandelt. Aus diesem Grund finden Sie die Ergebnisse identisch mit den Ergebnissen der Persönlichkeit des gemischten Modells.
RE: "Wenn Sie die Persönlichkeit auf Nominallogistik umstellen, ändern sich die Ergebnisse, aber wie Sie sehen, bleibt das Ergebnismuster (z. B. p-Werte und Schlussfolgerungen) gleich."
Ich sehe in diesen Daten dasselbe Signifikanzmuster der p-Werte im Bericht mit festem Effekttest aus gemischten Modellen und im Bericht mit den Effekt-LR-Tests. Dies ist jedoch nicht immer der Fall. Siehe auch meine Kommentare zum Unterschied zwischen LPM und logistischer Regression in meiner vorherigen Antwort.
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Hi wieder,
und nochmals vielen Dank für all Ihre Hilfe.
Ich habe die Datendatei angehängt, mit der ich arbeite.
Es wird nur ein Skript gespeichert, das mit dem Add-In für wiederholte Messungen erstellt wurde. Es handelt sich jedoch um dieselbe Analyse, die über den gemischten Modelldialog ausgegeben wird, wobei der DV als fortlaufend behandelt wird.
Wenn Sie also das gespeicherte Skript mit den Daten ausführen, so wie sie sind, erhalten Sie ein zufälliges Effektmodell. Obwohl die Variable selbst als nominal definiert ist, sind die Ergebnisse identisch mit denen, bei denen die DV als stetig definiert ist dass JMP einen Fehler macht und die Analyse durchführt, wobei das dichotome DV als kontinuierlich behandelt wird?).
Wenn Sie dann die Persönlichkeit auf Nominallogistik umstellen, ändern sich die Ergebnisse, aber wie Sie sehen, bleibt das Ergebnismuster (z. B. p-Werte und Schlussfolgerungen) gleich.
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Danke nochmal.
Am besten, Jeff
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Die Behandlung einer dichotomen Antwortvariablen als kontinuierliche Variable auf einer 0-1-Skala führt zu einem sogenannten "linearen Wahrscheinlichkeitsmodell", d. H n Literatur . Ein Hauptkritikpunkt betrifft die angepassten Wahrscheinlichkeiten, die außerhalb der Wahrscheinlichkeitsgrenzen liegen (0,1).
Ohne Ihre Analysen zu sehen, konnte ich nur meine allgemeinen Kommentare zu Ihren Befunden abgeben. "T Die fixen Effekte sind in allen Analysen sehr ähnlich und führen zu den gleichen Schlussfolgerungen ": (1) Die Koeffizienten einer logistischen Regression stellen die logarithmischen ungeraden Verhältnisse dar, während die Koeffizienten eines linearen Regressionsmodells die Randeffekte sind. Sie sind normalerweise nicht gleich oder in der Größenordnung nahe; (2) Modelle mit Zufallseffekten führen häufig zu effizienteren Schätzungen, sodass die Schlussfolgerung zur statistischen Signifikanz eines fixen Effekts unterschiedlich sein kann.
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Hi wieder,
Nun, da ich mein anderes Problem gelöst habe, möchte ich auf dieses Problem zurückkommen (logistisches Mischmodell).
Da ich das logistische gemischte Modell, das ich verwenden sollte, nicht ausführen konnte, führte ich zwei weitere Analysen durch.
In einer Analyse habe ich Nominal Logistic Personality mit dem Fit Model Dialogue verwendet, und in der anderen habe ich die dichotome abhängige Variable in eine kontinuierliche Variable umgewandelt.
Die fixen Effekte sind in allen Analysen sehr ähnlich und führen zu den gleichen Schlussfolgerungen, obwohl das gemischte Modell zusätzliche Informationen über die zufälligen Auswirkungen des In-Subjekt-Faktors liefert.
Meine Frage ist also, ob eine Lösung eindeutig unzulässig ist (z. B. die Behandlung der dichotomen Variablen kontinuierlich ist) oder ob der zusätzliche Vorteil, Informationen über die zufälligen Auswirkungen zu haben, die Risiken überwiegt, die durch das Erzwingen einer kontinuierlichen DV entstehen. All dies ist in dem Kontext, in dem sich die fixen Effekte zwischen den beiden Analysen nicht wesentlich ändern (Schlussfolgerungen ändern sich nicht).
Nochmals vielen Dank, Jeff
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Toll, danke für die Antwort.
Jeff
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. logistisch gemischtes Modell)?Nein, die gemischte Modellpersönlichkeit in JMP Pro unterstützt nur normal verteilte abhängige Variablen.
Betreff: Kann ich eine dichotome abhängige Variable in einem gemischten Modell verwenden (z. B. ein logistisches gemischtes Modell)?Jetzt gibt es das: Verallgemeinertes lineares gemischtes Modell-Add-In
