come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Sto adattando un modello ai miei dati e voglio vedere i valori p per LSMEANS. Non riesco a capire come farlo. In SAS, il codice sarebbe "LSMEANS / pdiff"
Ecco il codice da SAS:
proc GLM;
class marker1 marker2 marker3;
modello trait = marker1 marker2 marker3 marker1 * marker2;
LSMEANS marker1 * marker2 / stderr pdiff;
Grazie per qualsiasi aiuto!
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPFigo, grazie. In realtà, in questa situazione, gli intervalli di confidenza hanno più senso dei valori p, quindi funziona alla grande! Non avevo idea di poter aggiungere colonne facendo clic con il pulsante destro del mouse ... Mi chiedo quali altri tavoli hanno colonne nascoste!
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPNon penso che tu possa ottenere direttamente la colonna dei valori p in quella tabella. Tuttavia, se si posiziona il puntatore del mouse in quella tabella e si fa clic con il pulsante destro del mouse, è possibile scegliere gli elementi del limite di confidenza superiore e inferiore che sono i limiti del 95% per impostazione predefinita. Se si desidera un livello di confidenza diverso, rieseguire il modello di adattamento e nella finestra di dialogo fare clic sul triangolo rosso accanto a Specifica modello e selezionare Imposta livello alfa a seconda dei casi.
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPok, questo è molto vicino! Quello che voglio è la tabella dei minimi quadrati (che posso ottenere in JMP), ma con una colonna per i valori di p? È possibile?
So che i valori di p sono nella lista ordinata, ma è difficile trovare i confronti giusti e SAS emette la tabella bene, come questo:
La procedura GLM
LeastSquares significa
maysin Standard LSMEAN
p1 umc105 Errore LSMEAN Pr> | t | Numero
A A 0.40225326 0.03832313 <.0001 1
A B 0.94394072 0.03824324 <.0001 2
A H 0.48262441 0.02545524 <.0001 3
B A -0.05712529 0.05182397 0.2714 4
B B 0,09619548 0,04285878 0,0257 5
B H 0,03895248 0,02771541 0,1611 6
H A 0.16287842 0.02784603 <.0001 7
H B 0.48242779 0.03588362 <.0001 8
H H 0,25725291 0,02200943 <.0001 9
JMP può dare quasi la stessa tabella, ma non ha i valori p:
| Livello | Meno Sq Media | Errore Std |
| AA | 0.40225326 | 0.03832313 |
| A, B | 0.94394072 | 0.03824324 |
| A, H | 0.48262441 | 0.02545524 |
| B, A | -,05712529 | 0.05182397 |
| B, B | 0.09619548 | 0.04285878 |
| B, H | 0.03895248 | 0.02771541 |
| H, A | 0.16287842 | 0.02784603 |
| H, B | 0.48242779 | 0.03588362 |
| H, H | 0.25725291 | 0.02200943 |
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPPer esempio,
1. Sotto il triangolo rosso per il genere * droga clicca LSMeans Student's t
2. Sotto il triangolo rosso per LSMeans Differences, fare clic su Rapporto differenze tra studenti dello studente
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPGrazie - in realtà quello che stavo cercando erano le opzioni equivalenti sotto i triangoli rossi - puoi dirmi cosa devo cliccare per ottenere un output simile a SAS?
Grazie!
come ottenere l'output equivalente "pdiff" in JMPVedi se questo esempio di script ti dà quello che vuoi. Può anche essere generato in modo interattivo attraverso la finestra di dialogo Fit Model seguito facendo clic sugli elementi sotto vari menu a discesa del triangolo rosso.
dt = Open ("$ SAMPLE_DATA / Analgesics.jmp");
fm = dt << Fit Model (
Y (: dolore),
Effetti (: genere,: droga,: genere *: droga),
Personalità (minimi quadrati standard),
Enfasi (effetto leva),
Correre(
: pain << {Lack of Fit (0), Plot Actual di Predicted (1), Plot Regression (0),
Plot Residual by Predicted (1), Plot Effect Leverage (1), {: gender <<
{LSMeans Student's t (0.05, Order Differences Report (1))}, drug <<
{LSMeans Student's t (0.05, Report delle differenze ordinate (1))},: gender *: drug <<
{LSMeans Student's t (0.05, Rapporto sulle differenze ordinate (1))}}}
),
SendToReport (
Spedizione(
{"Response pain", "Whole Model", "Parameter Estimates"},
"Inferiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Response pain", "Whole Model", "Parameter Estimates"},
"Superiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Dolore di risposta", "genere", "Tabella dei minimi quadrati"},
"Inferiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Dolore di risposta", "genere", "Tabella dei minimi quadrati"},
"Superiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Response pain", "drug", "Least Squares Means Table"},
"Inferiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Response pain", "drug", "Least Squares Means Table"},
"Superiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Dolore di risposta", "droga di genere *", "Tavolo dei minimi quadrati"},
"Inferiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
),
Spedizione(
{"Dolore di risposta", "droga di genere *", "Tavolo dei minimi quadrati"},
"Superiore al 95%",
NumberColBox,
{Nascondi (0)}
)
)
);
