Salut,
J'essaie de générer des moindres carrés via REML. L'idée est d'obtenir une valeur unique pour chaque individu répliqué dans mon étude (c'est-à-dire que j'ai trois répétitions par individu et je veux qu'un numéro représente un individu). Dans le passé, lorsque j'ai fait cela (avec le même modèle sur les mêmes données) dans JMP 14, les lsmeans étaient très proches de la moyenne arithmétique. Maintenant, dans JMP 15, les moyennes de tous les individus sont très proches les unes des autres et très différentes de la moyenne arithmétique par individu. Quelque chose a changé entre les versions qui expliquerait cela?
Merci d'avance pour toute aide ou suggestions!
Vous avez donc le même ensemble de données analysé avec la même configuration dans la boîte de dialogue de lancement du modèle d'ajustement dans JMP 14 et JMP 15, mais les LSMeans ne sont pas les mêmes? Je me rends compte que cette question semble évidente mais il est arrivé plusieurs fois dans le passé que l'analyse n'était pas la même dans les deux cas. Vous pourriez peut-être enregistrer le script pour la plate-forme et le publier ici. Cet acte contribuerait grandement à la reproductibilité.
De plus, vous n'avez pas besoin d'utiliser un modèle à effet aléatoire et une estimation REML si la seule variable est individuelle. Le modèle ANOVA produira également des estimations LSMeans valides.
Merci pour votre réponse rapide. Gênant, il semble que l'analyse n'était pas la même ...
Cependant, concernant l'utilisation d'ANOVA pour générer des lsmeans: lorsque j'utilise ANOVA, j'obtiens des résultats très différents de ceux que j'utilise REML. Le trait ("ADI") et l'effet ("UniqueID") sont les mêmes dans les deux analyses. Avez-vous une idée de pourquoi cela pourrait être le cas? (Toutes mes excuses si cela doit être un sujet de discussion différent - première publication ici - et aussi des excuses si cela finit par être une autre erreur stupide de ma part!)
REML:
Fit Model(
Y( :ADI ),
Effects,
Random Effects( :UniqueID ),
NoBounds( 1 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Method( "REML" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:ADI << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 )}
),
SendToReport(
Dispatch( {"Response ADI"}, "Effect Details", OutlineBox, {Close( 0 )} ),
Dispatch(
{"Response ADI", "Effect Details", "UniqueID"},
"Least Squares Means Table",
OutlineBox,
{Close( 0 )}
)
)
);ANOVA:
Oneway( Y( :ADI ), X( :UniqueID ), Means( 1 ), Mean Diamonds( 1 ) )
Mes excuses. Je voulais dire que si vous supprimez l'attribut & Random de: l'effet UniqueID dans la boîte de dialogue de lancement de l'ajustement du modèle, l'ajustement des moindres carrés devrait également donner les LSMeans. Je ne voulais pas que vous utilisiez la plateforme Oneway.
Et comme j'y pense plus, la variation due à l'individu doit être traitée comme un effet aléatoire si les individus représentent un échantillon d'une population de sujets. Les LSMeans et leurs erreurs standard seront différents selon que vous traitez: UniqueID comme un effet fixe ou aléatoire.
