¿Opción para análisis múltiple multivariante?Estoy tratando de averiguar si hay una opción en JMP para analizar datos que tengan 6 variables independientes y 3 variables dependientes.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante?Sí, pero como cualquier análisis, depende de lo que desee hacer (¿cuál es el punto del análisis?). Solo algunas posibilidades que pueden manejar múltiples factores y múltiples respuestas: MANOVA, PLS, Redes Neurales, Modelos de Partición. Hay mas.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante? @Dan_Obermiller Gracias por responder rapido. Estoy trabajando con un conjunto de datos en el que existe una variable independiente que es la puntuación de riesgo asignada a 5 factores (factores dicotómicos) y estoy tratando de ver si estos riesgos están relacionados con la atención médica (que se define por 3 variables de estas 3, una es continua y 2 son dicotómico Además, estos son datos anidados, por lo que es necesario asignar un efecto anidado.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante?No tengo los antecedentes en su área para sugerir el análisis adecuado. El análisis adecuado dependerá de sus objetivos, cómo se recopilaron los datos, las ideas que se obtendrán, etc. Este foro no está diseñado para decirle qué análisis hacer, sino cómo usar JMP para realizar su análisis elegido.
Algunas preguntas / comentarios que pueden ayudar. En el corazón de todos los análisis habrá un modelo. ¿Hay alguna razón por la que desea tener un solo modelo para cubrir las tres respuestas en lugar de tres modelos separados? En muchos casos, no hay razón para tener un solo modelo que cubra múltiples respuestas. Esto será especialmente cierto en su situación ya que tiene una respuesta continua y dos respuestas categóricas. Las respuestas categóricas deben modelarse de manera diferente a la respuesta continua. Muchas veces, ajustar un modelo a cada respuesta por separado permite mejores modelos que un solo modelo general.
El anidamiento PUEDE causar algunos problemas, ya que podría limitar las técnicas que es posible que desee considerar (algunas técnicas no permiten anidar, o no están preocupadas por ello). Le animo a leer algunos textos sobre modelado estadístico. Modelos estadísticos lineales aplicados por Neter, Kutner, et.al. podría ser bueno para considerar. Es probable que su análisis implique el uso de la plataforma Fit Model de JMP, por lo que leer la documentación de JMP en esa plataforma también podría serle útil.
Espero que esta información pueda ayudarlo a comenzar. Le deseo suerte al realizar su análisis y no dude en volver al foro y pedir ayuda a la comunidad sobre preguntas más específicas.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante?@Dan_Obermiller I gave you all these details because I thought it will help in explaining my data. I guess my question was not clear. I am using mixed model analysis for this and right now I am using SAS (proc mixed) for this. When I tried to used mixed model personality in JMP it was not allowing me to add my dichotomous dependent variable in Y. I tried looking up in JMP documentation if I am doing something wrong but was unable to find.
I guess I'll read JMP documentation again for future analysis. Thank you though.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante?JMP no admite respuestas nominales u ordinales en un modelo mixto en este momento (¡que yo sepa, de todos modos!). PROC MIXED suena como una buena opción para las respuestas nominales / ordinales. Tenga en cuenta que puede llamar a un programa SAS desde JMP, por lo que puede ser una opción viable para permanecer en su sesión JMP, pero aún así PROC MIXED realiza el análisis de esas respuestas.
Re: ¿Opción para análisis múltiple multivariante? @Dan_Obermiller Gracias por responder rápido. Esto aclara mi confusión.
