一般化線形モデルでの多重比較検定こんにちは、
モデルの適合オプションを使用して一般化された線形モデルを作成した後、複数の比較 (たとえば、Tukey の検定を使用) を調整できるかどうか疑問に思っていました。 目標は、他の共変量の束を調整した後、3 つの患者グループ (クラス変数) 間で関心のあるボリューム (連続変数) を比較することです。
モデルを作成 (適合) すると、3 つのグループ間のボリュームは互いに大きく異なるように見えます (パラメーター推定で報告された p 値からわかるように) が、複数の比較と重要な関連性が持続することを確認してください。 赤い三角形の下にある「コントラスト」オプションを使用しましたが、報告された結果が何を表しているのかよくわかりませんでした.
助けてくれてありがとう！
一番、
パノス
Re: 一般化線形モデルでの多重比較検定その場合、Fit Least Squares メソッドは素晴らしいと思います。
再度、感謝します、
パノス
Re: 一般化線形モデルでの多重比較検定喜んでお手伝いします。 最初の投稿で共変量について言及していなかったので、あなたの選択は今では完全に理にかなっています。
ちなみに、GLM を正規分布と恒等リンク関数で使用することは、線形予測子を使用した通常の最小二乗回帰と同じです。 代わりに最小二乗法を使用すると、Tukey HSD などの方法の選択肢が増えます。
Re: 一般化線形モデルでの多重比較検定ハイマーク、
あなたの迅速な対応をありがとうございました！
私が調整したい/必要とする共変量が他にもあるという理由だけで、Fit Y by X ではなく Fit Model オプションを使用したかったのです。 さらに、私が一般化線形モデルを使用している唯一の理由は、レビュー担当者がこの特定の分析のために一般化線形モデルを提案したからです。 使用しているディストリビューションは「Normal」でリンク機能は「identity」です。
また、対比についてとても分かりやすく説明していただきありがとうございます！ 明確にするために、contrast オプションは多重比較分析を実行しますよね? そして、それを「多重比較によるタイプ 1 エラーの制御」として報告するだけでよいでしょうか、それとも、ここで適用されたこの特定の修正には特定の名前がありますか (たとえば、Tukey's、Bonferroni など)。
すべての助けをありがとう！
一番、
パノス
Re: 一般化線形モデルでの多重比較検定応答が正規分布している場合、ボリュームを Y ロール、患者を X ロールとして、二変量プラットフォーム (分析 > X による Y の適合) を使用できます。 プラットフォーム メニューには、複数の比較方法のための [平均の比較] サブメニューが含まれています。
GLM を使用する理由は何ですか? どの配信・リンク機能を利用しましたか？
コントラスト レポートの理解と使用は難しくありません。 ここでは、サンプル データ セットを使用して説明しますビッグクラス正規分布と恒等リンク関数を使用する GLM。 テストしました身長に対して年. 次に、一連の比較を指定しました年齢=12そして他のすべての年齢は別々に。 結果は次のとおりです。
レポートの下部から開始します。 尤度比検定 ( LR カイ二乗) はどれでも著しいコントラスト。 この統計は、多重比較によるタイプ I エラーの制御です。 ここでの結果は alpha=0.05 で有意であるため、少なくとも 1 つのコントラストが有意であると結論付けます。 個々の対比は、年齢 = 12 の平均身長が年齢 = 13 の平均身長と有意に異ならないことを示していますが、他の年齢では有意です。
注: ヘルプ ツール ( ? ) をクリックしてコントラスト レポートをクリックすると、方法の完全な説明と解釈の説明が表示されます。
