線形モデル内の平均検定こんにちは、
母集団の平均が与えられた値である場合、サンプルのデータを観察するための「p値」を返すことができるフィットモデル内のテストがあることを願っています。
作業中のデータでREMLモデルを実行すると、次の最小二乗平均が得られます。
私がやりたいのは、これらの各レベルの母平均がゼロかどうかをテストすることです。95％の信頼区間には、p> 0.05の4つのレベルすべてに対してゼロが含まれていないためです。ただし、どれだけ小さいかを把握したいと考えています。明らかに、pは「祖先」レベルよりも「しわの多いNS」レベルの方が大きくなります。
メニューとヘルプ画面に目を通しましたが、これを行う方法が見つかりません。上司（私よりもJMPをよく知っている）は、標準誤差、95％信頼区間、および固定効果テストからの自由度に基づいて、信頼区間を「リバースエンジニア」できることを提案しました。
基本的に、これらの自由度で95％の信頼区間を取得するために標準誤差を乗算する係数を計算することにより、ゼロを除外する信頼区間が何であるかを把握でき、p値が得られますを探しています。
これは実行可能に思えますが、もっと簡単な方法があることを願っています。誰か提案がありますか？さらに情報が役立つかどうか教えてください。
助けてくれてありがとう！
再：線形モデル内の平均テスト使用できると思います t -ここでテストします。分子は対立仮説から帰無仮説を引いたものであり、分母は推定の標準誤差です。標本、見本 t の比率レベル=先祖 （2.3213706-0）/ 0.25634312 = 9.0557164です。次に、少なくともこの大きさの値の確率を決定します t 適切な自由度を持つ累積分布関数、この場合は4.157。このすべての情報は、スクリプトウィンドウを開いて計算できます（選択ファイル>新規>スクリプト ）および次のコードを入力します。
p value = 1 - t Distribution( (2.3213706 - 0) / 0.25634312, 4.157 );
95％信頼区間の計算も追加しました。私はこの答えを得る：
小さな違いは、JMPウィンドウの値が丸められているためです。正確な結果が得られません。ディストリビューションの最後にいるとき、それは大きな違いをもたらします。
再：線形モデル内の平均テストOK、これはうまくいくようです。 本当にありがとう！
