Hola,
Estoy tratando de generar medios mínimos cuadrados a través de REML. La idea es obtener un valor único para cada individuo replicado en mi estudio (es decir, tengo tres repeticiones por individuo y quiero que un número represente a un individuo). En el pasado, cuando hice esto (con el mismo modelo con los mismos datos) en JMP 14, los lsmeans han estado muy cerca de la media aritmética. Ahora, en JMP 15, los medios ls para todos los individuos son muy cercanos entre sí y muy diferentes de la media aritmética por individuo. ¿Ha cambiado algo entre versiones que explicaría esto?
Gracias de antemano por cualquier ayuda o sugerencia!
Entonces, ¿tiene el mismo conjunto de datos analizado con la misma configuración en el cuadro de diálogo de inicio de Fit Model tanto en JMP 14 como en JMP 15 pero LSMeans no es lo mismo? Me doy cuenta de que esta pregunta parece obvia, pero ha sucedido muchas veces en el pasado que el análisis no fue el mismo en ambos casos. Tal vez podría guardar el script para la plataforma y publicarlo aquí. Ese acto contribuiría en gran medida a la reproducibilidad.
Además, no necesita utilizar un modelo de efectos aleatorios y una estimación REML si la única variable es individual. El modelo ANOVA también producirá estimaciones válidas de LSMeans.
Gracias por su rápida respuesta. Vergonzosamente, parece que el análisis no fue el mismo ...
Sin embargo, con respecto al uso de ANOVA para generar lsmeans: cuando uso ANOVA obtengo resultados muy diferentes de cuando uso REML. El rasgo ("ADI") y el efecto ("UniqueID") son los mismos en ambos análisis. ¿Alguna idea de por qué ese podría ser el caso? (¡Disculpas si este debería ser un tema de discusión diferente, la primera vez que publico aquí, y también disculpas si termina siendo otro error tonto de mi parte!)
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 ) )
Mis disculpas. Me refiero a que si elimina el atributo & Random de: efecto UniqueID en el cuadro de diálogo de inicio de Fit Model, Fit Least Squares también debería proporcionar los LSMeans. No quise decir que debías usar la plataforma Oneway.
Y como lo pienso más, la variación debida al individuo debe tratarse como un efecto aleatorio si los individuos representan una muestra de una población de sujetos. Los LSMeans y sus errores estándar serán diferentes dependiendo de si trata: UniqueID como un efecto fijo o aleatorio.