Ciao gente,
Spero che ci sia un test all'interno del modello adatto che può restituire un "valore p" per osservare i dati nel proprio campione se la media della popolazione fosse un dato valore.
Quando eseguo un modello REML sui dati con cui sto lavorando, ottengo i seguenti minimi quadrati:
Quello che vorrei fare è verificare se la popolazione media per ciascuno di questi livelli è zero. Posso dirlo perché l'intervallo di confidenza al 95% non include zero per tutti e quattro i livelli che p> 0,05. Tuttavia, spero di capire quanto sia più piccolo. Ovviamente p sarà più grande per il livello "rugoso NS" che per il livello "Antenato".
Ho consultato i menu e le schermate di aiuto e non riesco a trovare un modo per farlo. Il mio capo (che generalmente conosce JMP meglio di me) mi ha suggerito che, in base all'errore standard, all'intervallo di confidenza al 95% e ai gradi di libertà dal test sugli effetti fissi, avrei potuto "ingegnere inverso" l'intervallo di confidenza.
In sostanza, calcolando il fattore per moltiplicare l'errore standard per ottenere un intervallo di confidenza del 95% con questi gradi di libertà, allora dovrei essere in grado di capire quale intervallo di confidenza% escluderebbe solo zero e questo mi darebbe il valore p Sto cercando.
Sembra fattibile, ma spero che ci sia un modo più semplice. Qualcuno ha suggerimenti? Fammi sapere se ulteriori informazioni potrebbero aiutare.
Grazie mille per qualsiasi aiuto!
Penso che tu possa usare a t -test qui. Il numeratore è l'ipotesi alternativa meno l'ipotesi nulla e il denominatore è l'errore standard della stima. Il campione t rapporto per Livello = Antenato è (2.3213706-0) / 0.25634312 = 9.0557164. Quindi determinare la probabilità di un valore almeno così grande dal t funzione di distribuzione cumulativa con gli opportuni gradi di libertà, 4.157 in questo caso. È possibile calcolare tutte queste informazioni aprendo una finestra di script (selezionare File> Nuovo> Script ) e digitando il seguente codice:
p value = 1 - t Distribution( (2.3213706 - 0) / 0.25634312, 4.157 );
Ho anche aggiunto il calcolo dell'intervallo di confidenza al 95%. Ottengo questa risposta:
Si noti che le piccole differenze sono dovute ai valori arrotondati nella finestra JMP. Non ho i risultati della massima precisione con cui lavorare. Fa una grande differenza quando sei fuori nelle code della distribuzione.
OK, sembra che funzionerà alla grande. Grazie mille!
