Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Se scelgo la personalità del modello misto, seleziono una variabile dipendente dicotomica che salta fuori dalla personalità del modello misto. Posso eseguire la regressione "Logistica nominale", ma non mi dà più le stime per gli effetti casuali.
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Grazie ancora per la tua assistenza molto chiara e veloce. Il migliore, Jeff
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)? Il componente aggiuntivo a cui si fa riferimento supporta solo variabili di risposta continua-- " Questo un dd-In genera i termini del modello ad effetti misti lineari (effetto casuale e ad effetto fisso) per disegni a misure ripetute a senso unico o completo con una variabile di risposta continua (le risposte categoriali non sono supportate in questo momento) " https://community.jmp.com/docs/DOC-6993
Quindi il componente aggiuntivo esegue l'analisi trattando la variabile nominale numerica come continua su una scala [0, 1], ecco perché i risultati sono identici ai risultati della personalità del modello misto.
RE: "Se cambi la personalità in logico nominale, i risultati cambiano, ma come puoi vedere il modello dei risultati (ad es. Valori p e conclusioni) rimane lo stesso."
Vedo in questi dati lo stesso modello di significatività dei valori p nel rapporto Test effetto fisso da Modelli misti e nel rapporto Test prove LR, ma non è sempre il caso. Inoltre, vedi i miei commenti sulla differenza tra LPM e regressione logistica nella mia precedente risposta.
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Ciao di nuovo,
e grazie ancora per tutto il tuo aiuto.
Ho allegato il file di dati con cui sto lavorando.
C'è uno solo script salvato, che è stato creato usando l'add-in per misure ripetute, ma è la stessa analisi che viene fuori usando il dialogo con modello misto con il DV trattato come continuo.
Quindi, se si esegue lo script salvato con i dati così come sono si ottiene un modello a effetti casuali e sebbene la variabile stessa sia definita come nominale, i risultati sono identici a quelli in cui il DV è definito come continuo (ciò significa semplicemente che che JMP sta facendo un errore e sta eseguendo l'analisi che considera il dicotomico DV come continuo?).
Se poi si passa dalla personalità alla logistica nominale, i risultati cambiano, ma come si può vedere il modello dei risultati (ad es. Valori p e conclusioni) rimane lo stesso.
Raccomandazioni?
Grazie ancora.
Il migliore, Jeff
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Trattare una variabile di risposta dicotomica come una continua su una scala 0-1 porta a un cosiddetto "modello di probabilità lineare" i n letteratura . Una critica chiave riguarda le probabilità applicate che si trovano al di fuori dei limiti di probabilità (0,1).
Senza vedere le tue analisi, potrei solo offrire i miei commenti generali sulle tue scoperte "T gli effetti fissi sono molto simili tra le analisi e portano alle stesse conclusioni ": (1) I coefficienti di una regressione logistica rappresentano i rapporti dispari log, mentre i coefficienti di un modello di regressione lineare sono gli effetti marginali. Di solito non sono né uguali né vicini alla grandezza; (2) I modelli a effetti casuali spesso producono stime più efficienti, quindi la conclusione sul significato statistico di un effetto fisso può essere diversa.
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Ciao di nuovo,
Bene, ora che ho risolto il mio altro problema, voglio tornare a questo (modello misto logistico).
Poiché non ero in grado di eseguire il modello misto logistico che pensavo di dover utilizzare, ho eseguito altre due analisi.
In un'analisi ho usato la personalità della logistica nominale usando il Dialogo del modello di adattamento, e nell'altro ho cambiato la variabile dipendente dicotomica in una variabile continua.
Gli effetti fissi sono molto simili tra le analisi e portano alle stesse conclusioni, sebbene il modello misto fornisca le informazioni aggiuntive degli effetti casuali del fattore entro i soggetti.
Quindi, la mia domanda è se una soluzione sia chiaramente off limits (ad esempio forzare la variabile dicotomica da trattare in modo continuo) o se il vantaggio aggiunto di avere informazioni sugli effetti casuali superi i rischi introdotti costringendo il DV a essere continuo. Tutto ciò è nel contesto in cui gli effetti fissi non cambiano molto (le conclusioni non cambiano) attraverso le due analisi.
Grazie ancora, Jeff
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Grande, grazie per la risposta.
Jeff
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?No, la personalità del modello misto in JMP Pro supporta solo variabili dipendenti normalmente distribuite.
Ri: Posso usare una variabile dipendente dicotomica in un modello misto (ad esempio, modello misto logistico)?Ora c'è questo: Componente aggiuntivo modello misto lineare generalizzato
