JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
私は自分のデータにモデルを当てはめています、そしてLSMEANSのp値を見たいのです。 私はこれを行う方法を理解することはできません。 SASでは、コードは "LSMEANS / pdiff"になります。
これがSASのコードです。
proc GLM;
クラスmarker1 marker2 marker3。
モデル形質＝マーカー１マーカー２マーカー３マーカー１ ＊マーカー２。
LSMEANS marker1 * marker2 / stderr pdiff;
助けてくれてありがとう！
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法かっこいい、ありがとう。 とにかく、実際には信頼区間はp値よりもこの状況では意味があります。右クリックして列を追加できるとは思いませんでした... 他のテーブルに隠し列があるのだろうか。
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法そのテーブルのp値の列を直接取得できるとは思いません。ただし、そのテーブルにマウスポインタを置いて右クリックすると、デフォルトで95％の上限である上限と下限の信頼限界の項目を選択できます。別の信頼水準が必要な場合は、フィットモデルを再実行し、ダイアログでModel Specificationの横にある赤い三角形をクリックして、必要に応じてSet Alpha Levelを選択します。
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法わかりました、これは本当に近いです！私が欲しいのは最小二乗平均表（JMPで取得できる）ですが、p値の列がありますか？これは可能ですか？
pの値が順序付きリストに入っていることはわかっていますが、正しい比較を見つけるのは難しく、SASはこのように表をうまく出力します。
GLMの手続き
最小二乗平均
メイシンスタンダードLSMEAN
p1 umc105 LSMEANエラーPr> | t |数
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はほぼ同じ表を与えることができますが、p値を持ちません。
| レベル | 最小二乗平均 | 標準エラー |
| A、A | 0.40225326 | 0.03832313 |
| A、B | 0.94394072 | 0.03824324 |
| A、H | 0.48262441 | 0.02545524 |
| B、A | -0.05712529 | 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 |
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法例えば、
1。性別*ドラッグの赤い三角形の下のLSMeans Student's t
2。LSMeans Differencesの赤い三角形の下にあるStudent's tをクリックしてOrdered Differences Reportをクリックしてください。
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法ありがとう - 実際に私が探していたものは赤い三角形の下の同等のオプションでした - あなたは私がSASに似たような出力を得るためにクリックする必要があるものを私に言うことができますか？
ありがとうございます。
JMPで "pdiff"と同等の出力を得る方法このスクリプトサンプルがあなたが望むものをあなたに与えるかどうか確かめてください。それはまた、Fit Modelダイアログを介して対話的に生成され、続いて様々な赤い三角形のプルダウンメニューの下の項目をクリックすることでも生成されます。
dt = Open（ "$ SAMPLE_DATA / Analgesics.jmp"）;
fm = dt << Fit Model（
Y（：痛み）
効果（：性別、：drug、：性別*：drug）、
性格（標準最小二乗）、
強調（エフェクトレバレッジ）
実行（
：pain << {フィット感の欠如（0）、予測による実際のプロット（1）、プロット回帰（0）、
予測による残差のプロット（1）、プロット効果の活用（1）、{：性別<<
{LSMeans学生のt（0.05、順序差レポート（1））}、：drug <<
{LSMeans学生のt（0.05、順序差レポート（1））}、：性別*：薬<<
{LSMeans学生のt（0.05、順序差レポート（1））}}}
）
SendToReport（
ディスパッチ（
{"反応性疼痛"、"全体モデル"、"パラメータ推定値"}、
"95％低い"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{"反応性疼痛"、"全体モデル"、"パラメータ推定値"}、
"上限95％"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「性別」、「最小二乗平均表」}、
"95％低い"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「性別」、「最小二乗平均表」}、
"上限95％"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「薬剤」、「最小二乗平均表」}、
"95％低い"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「薬剤」、「最小二乗平均表」}、
"上限95％"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「性別*薬物」、「最小二乗平均表」}、
"95％低い"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
ディスパッチ（
{「応答の痛み」、「性別*薬物」、「最小二乗平均表」}、
"上限95％"、
NumberColBox、
{非表示（0）}
）
）
;
