多変量序数ロジスティック近似：p値は効果尤度検定タイプ3誤差によって返されるか？こんにちはJMPコミュニティ、
1つの名義変数（treatment）と2つの連続変数（FACTOR AとFACTOR B）を使用して単純な順序ロジスティックフィット分析を実行しました（下記参照）。
同僚から、「影響尤度比検定で返されたp値がタイプ1のエラーではなくタイプ3のエラーであるかどうか」という質問がありました。Type 3エラーについての私の限られた理解に基づいて、私はそれが正しいかどうかわからない。あなたはこのトピックにいくらか光を当てましたか？
効果尤度比テスト
ソース | Nparm | DF | LRカイスクエア | Prob> ChiSq | |
処理 | 2 | 2 | 45.6793484 | <.0001 * | |
係数A | 1 | 1 | 0.03728633 | 0.8469 | |
係数B | 1 | 1 | 2.06649958 | 0.1506 | |
処理：
- コントロール+ MTX
- ドラッグX + MTX
- 薬物X単独
要因A：連続ベースラインバイオマーカーA
要因B：連続ベースラインバイオマーカーB
応答：序数（0 - 1）
ありがとうございました、
ティエリー
多変量序数ロジスティック近似に関して：効果尤度検定タイプ3の誤差によって返されるp値私はあなたの同僚がタイプIとタイプIIIの平方和について話していると思います。タイプI二乗和は、テストが逐次的であることを意味します。つまり、モデルの順序によって有意性が異なります。タイプIII二乗和は、順序が重要ではないようにすべての二乗和が計算されることを意味します。
あなたの分析は平方和を使用していないので、心配するタイプIもタイプIIIもありません。これを証明するために、項の順序を変更してp値が同じままであることを示すために、項の順序を変更してモデルを再調整することができます。
多変量序数ロジスティック近似に関して：効果尤度検定タイプ3の誤差によって返されるp値私の知る限りでは、タイプIIIのエラーは統計的な用語ではありません。つまり、このタイプのエラーを明確にする仮説検定はありません。 それは効果を見つけることの誤りですが、それはその変数によって表される仮定された原因とは異なる原因によるものです。 このように、それは文脈と主題の知識に大きく依存しています - あなたが説明している場合のために私は持っていません。 あなたの同僚は、あなたが見つけた重要なp値が、モデルにあるものよりも他の変数の効果を実際に捉えていることを本当に示唆していると思います。
