Hola amigos,
Espero que haya una prueba dentro del Modelo de ajuste que pueda devolver un "valor p" para observar los datos en la muestra de uno si la media de la población fuera un valor dado.
Cuando ejecuto un modelo REML en los datos con los que estoy trabajando, obtengo los siguientes medios mínimos cuadrados:
Lo que me gustaría hacer es probar si la media de la población para cada uno de estos niveles es cero. Puedo decir eso porque el intervalo de confianza del 95% no incluye cero para los cuatro niveles que p> 0.05. Sin embargo, espero descubrir cuánto más pequeño. Obviamente, p será mayor para el nivel de "NS arrugado" que para el nivel de "Ancestro".
He revisado los menús y las pantallas de ayuda y no puedo encontrar la manera de hacerlo. Mi jefe (que generalmente conoce JMP mejor que yo) sugirió que, basándose en el error estándar, el intervalo de confianza del 95% y los grados de libertad de la prueba de efectos fijos, podría "aplicar ingeniería inversa" al intervalo de confianza.
Esencialmente, al calcular el factor para multiplicar el error estándar por obtener un intervalo de confianza del 95% con estos grados de libertad, entonces debería ser capaz de averiguar qué% del intervalo de confianza excluiría cero, y eso me daría el valor p Busco.
Esto suena factible, pero espero que haya una manera más fácil. ¿Alguien tiene sugerencias? Avíseme si más información ayudaría.
Muchas gracias por cualquier ayuda!
Creo que puedes usar un t -prueba aquí. El numerador es la hipótesis alternativa menos la hipótesis nula y el denominador es el error estándar de la estimación. La muestra t relación para Nivel = Ancestro es (2.3213706-0) / 0.25634312 = 9.0557164. Luego determine la probabilidad de un valor al menos tan grande a partir de t función de distribución acumulativa con los grados de libertad apropiados, 4.157 en este caso. Puede calcular toda esta información abriendo una ventana de script (seleccione Archivo> Nuevo> Script ) y escribiendo el siguiente código:
p value = 1 - t Distribution( (2.3213706 - 0) / 0.25634312, 4.157 );
También agregué el cálculo del intervalo de confianza del 95%. Recibo esta respuesta:
Tenga en cuenta que las pequeñas diferencias se deben a los valores redondeados en la ventana JMP. No tengo los resultados de precisión completa para trabajar. Hace una gran diferencia cuando estás en la cola de la distribución.
OK, parece que funcionará muy bien. ¡Gracias un montón!
