Se requiere ayuda de análisis multivariante de 8 vías: 1 variable de salida, 4 variables efectoras, 4 variables influyentesHola,
Tengo un conjunto de datos de 135 pacientes con 4 subtipos de una determinada enfermedad que miden el efecto de una determinada terapia. El efecto se mide por la mejora en una escala ordinal numérica (escala rankin modificada en la manifestación versus el final de la terapia). Las variables de confusión son subtipo de enfermedad (4 tipos de encefalitis autoinmune, variable nominal numérica), edad (numérico continuo), sexo (numérico nominal), duración de la terapia general (numérico continuo). Las variables efectoras de las que me gustaría obtener la influencia son: dosis total (numérica continua), número de ciclos administrados (numérica ordinal), retraso hasta la primera vez administrada en meses (numérica continua) y duración de la terapia en meses (numérica continua )
¿Cómo puedo analizar esto con JMP (estoy probando este producto y aún no estoy familiarizado con él) técnicamente (en qué hacer clic) y derivar idealmente una tabla de resultados con F y p para un alfa de 0,05 y respectivamente Adaptado para pruebas múltiples. ¡Gracias!
Re: Se requiere ayuda de análisis multivariante de 8 vías: 1 variable de salida, 4 variables efectoras, 4 variables influyentesJMP usa un formato alto. Use una columna para cada variable y una fila para cada paciente.
Seleccione Analizar> Ajustar modelo. Seleccione la columna de datos con la respuesta de escala ordinal y haga clic en Y. Seleccione las columnas con las variables de confusión y los cuatro factores y haga clic en Agregar. En realidad, no estoy seguro de cómo estás usando el término "confusión". ¿Quiere decir que tienen un efecto junto con los factores o quiere decir más, que sus niveles cambian los efectos de los factores?
Haga clic en Ejecutar y JMP lanzará la plataforma Fit Least Squares. Debería encontrar todos los resultados que está buscando en esta plataforma. Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior y seleccione Estimaciones> Comparaciones múltiples.
