<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo,
Ich versuche, eine logistische Regression mit wiederholten Messungen durchzuführen, scheint aber in JMP keinen Weg zu finden.
Ich habe versucht, die Nominal Logistic-Persönlichkeit im Dialogfeld "Modell anpassen" zu verwenden, aber es werden keine zufälligen Effekte unterstützt (ich verwende JMP 10.0).
Ich habe in diesem Forum auch einen Vorschlag zur Verwendung der Option "Kategorisch" im Menü "Modellierung" gesehen, aber meine Daten verfügen über fortlaufende unabhängige Variablen.
Meine Daten stammen aus einem Experiment, an dem jeder Proband unter zwei Bedingungen teilnahm: Im ersten Fall erhielt er ein Medikament und zweitens ein Placebo. Unter jeder Bedingung führte der Proband eine Aufgabe aus, was 3 kontinuierliche Messungen ergab. Also habe ich für jedes Thema 3 Punkte.
Ich würde gerne sehen, ob ich das Medikament anhand der 3 Scores von Placebo unterscheiden kann.
Wenn ich es richtig verstehe, muss ich eine logistische Regression mit Treatment as the DV durchführen und die 3 als (kontinuierliche) IVs bewerten. Ich muss auch berücksichtigen, dass jedes Thema zweimal gemessen wurde.
Analysiere ich die Situation richtig?
Irgendwelche Ideen, wie das mit JMP gemacht werden kann?
