Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch versuche, einen post-hoc-paarweisen Steigungsvergleich mit einem benutzerdefinierten Test durch eine Jury zu manipulieren. Ich habe die Dokumentation zu benutzerdefinierten Tests durchgelesen, verstehe aber immer noch nicht, wie ich bestimmen soll, welche Koeffizienten zum Einrichten der Tests verwendet werden sollen. Ich habe drei Behandlungen [PT CS OF] und möchte einen paarweisen Test der Interaktion zwischen diesen Behandlungen und einer kontinuierlichen Variablen [Dauer] durchführen. Wenn ich den benutzerdefinierten Test richtig verstehe, füllt jeder Test seine eigene Spalte aus.
Ich möchte testen:
PT*Dauer-CS*Dauer=0;
PT*Dauer-OF*Dauer=0;
CS*Duration-OF*Duration=0;
Unten habe ich einen Screenshot der Testkoeffizienten und der Ergebnisse angehängt. Ich erhalte eine Warnung, die meiner Meinung nach bedeutet, dass ich etwas falsch mache.
Vielen Dank im Voraus für die Hilfe.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch vermute, dass es sich um ein Problem mit den Freiheitsgraden handelt, bin aber mit den Tests im MANOVA-Verfahren nicht vertraut. Vielleicht kann Ihnen ein anderes Mitglied einen Rat geben. Ich empfehle Ihnen, die Dokumentation der JMP- oder SAS-Software zu konsultieren, um Hilfe zu erhalten. Sie können sich auch an den technischen Support von JMP wenden ( support@jmp.com ) mit Ihrer Frage.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenOkay, benutzerdefinierter Test und MANOVA-Fragen.
Wenn ich den paarweisen Drei-Spalten-Test für die Wechselwirkungssteigung in der ANOVA durchführen würde, würde ich alle Teststatistiken und die Warnung erhalten, dass der Kontrast nicht möglich sei, aber zumindest würde ich alle Schätzungen und Teststatistiken erhalten. Das Gleiche habe ich auch bei der MANOVA versucht. Ich passe das Modell so an, wie ich es mit den Faktoren und ihren Wechselwirkungen gegenüber allen vier Antwortvariablen tun würde. (Ich habe einige der nicht signifikanten Interaktionen höherer Ordnung entfernt) Als Antwortoption habe ich „jede Spalte auch testen“ und „Identität“ ausgewählt. Sagen Sie für eine bestimmte Spalte „Gesamtüberschriftsänderung“. Ich habe einen benutzerdefinierten Test auf die gleiche Weise wie bei einer ANOVA durchgeführt, aber das Ergebnis war eine einzelne F-Statistik und die gleiche Warnung, dass der Kontrast nicht getestet werden konnte. Wenn ich einzelne paarweise Tests durchführe, erhalte ich Ergebnisse, die ich erwarten würde. Führe ich einfach eine Milliarde paarweise Tests in jedem der Spaltentests durch, an denen ich interessiert bin, und Bonferroni korrigiert?
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch denke, dass Sie auf dem richtigen Weg sind!
Haben Sie sich die Wirkungstests angesehen? Es gibt mehr als eine Möglichkeit, Daten zu analysieren und zu modellieren, aber ich beginne gerne mit dem gesamten Modell, fahre mit den Effekttests und anderen Informationen fort, um das Modell zu reduzieren, und verwende dann benutzerdefinierte Tests, um interessante Vergleiche innerhalb eines signifikanten Effekts durchzuführen.
Auf der JMP-Website gibt es viel hilfreiches Material. Ich gebe nicht vor, über alles Bescheid zu wissen, was verfügbar ist. Es ist jedoch durchsuchbar. Ich habe zum Beispiel t gefunden seine Seite mit Tutorials und Videos für akademische Benutzer (aber jeder kann es verwenden).
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenUm es klarzustellen: Ich beziehe alle unabhängigen Faktoren und signifikanten Interaktionsterme in das einzelne Modell ein. Ich habe eine MANOVA durchgeführt, die alle abhängigen Faktoren im selben Modell erfasst, und das gesamte Modell ist signifikant. Darüber hinaus wurde mir gesagt, ich solle das Verhalten der abhängigen Faktoren in der MANOVA analysieren, indem ich es wieder in einzelne Standardanalysen der kleinsten Quadrate zerlege. Wenn Sie einen Link zu einem Video oder Dia-Deck haben, das erklärt, wie man ein Werk mit MANOVA interpretiert, würde ich mich darüber freuen.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch verstehe, dass das Problem mehrerer Vergleiche innerhalb einer Studie und eines einzelnen Datensatzes liegt. Wenn ich eine Studie wiederhole, muss ich die in der ersten Studie durchgeführten Vergleiche nicht in meine Anpassung einbeziehen. Es hört sich jedoch so an, als hätten Sie mehrere Faktoren in derselben Studie, sodass Sie eine Anpassung basierend auf der kumulierten Anzahl von Tests vornehmen würden.
Gibt es einen Grund dafür, dass Sie nicht alle Faktoren gleichzeitig in ein einziges Modell einbeziehen würden, anstatt für jeden Faktor separate Analysen durchzuführen?
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenEine Folgefrage:
Ich passe das gleiche Grundmodell an eine Reihe verschiedener Faktoren an. Und am Ende teste ich dieselben Interaktionen unter verschiedenen Umständen.
Korrigiere ich Bonferroni innerhalb des gemeinsamen Tests innerhalb des Modells (also auf drei Ebenen), sollte Bonferroni alle Tests innerhalb eines einzelnen Modells korrigieren, oder sollte ich alle diese benutzerdefinierten Tests über alle Modelle hinweg zusammenfassen und eine große Bonferroni-Korrektur durchführen?
Danke
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenGenau das habe ich vor. DankeBetreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch interpretiere das, was Sie fragen, als Bedeutung, wenn Sie die Bonferroni-Anpassung für Ihre Alpha-Wahl verwenden. Ja, das ist eine Möglichkeit, die Fehlerquote vom Typ I durch mehrere Vergleiche zu kontrollieren.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenWenn ich Bonferroni bin und die Tests korrigiere, reicht das aus, um falsch positive Ergebnisse zu reduzieren?Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDer gemeinsame Test wird von einigen Analysten zum Schutz vor einer hohen Falsch-Positiv-Rate eingesetzt. Möglicherweise führen Sie viele Tests durch. Sie werden nicht individuell an die Anzahl der Tests angepasst.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDanke, ich glaube nicht, dass ich den gemeinsamen Test brauche. Nur die unabhängigen Kontraste.Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDie Warnung bezieht sich auf den gemeinsamen Test. Für die Anzahl der gemeinsamen Tests stehen nicht genügend Freiheitsgrade zur Verfügung.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDanke, das ist die Lösung, nach der ich suche, und die Ergebnisse machen Sinn. Das einzige letzte Problem ist, dass ich immer noch die Meldung „Warnung: Nicht testbarer Kontrast“ erhalte. Bedeutet das, dass der gemeinsame Test nicht testbar ist oder dass einer der Kontraste nicht testbar ist? Wenn ich die paarweisen Kontraste unabhängig voneinander ausführe, erhalte ich nicht die gleiche Antwort.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch entschuldige mich für die Verwirrung. Ich bin mir wegen der ganzen Verwirrung nicht sicher, also fangen wir am Anfang an.
Sie haben damit begonnen, dass Sie gesagt haben, dass Sie es wollen A post hoc Paarweiser Steigungsvergleich mit einem benutzerdefinierten Test . Die Trendlinie scheint also für jede Gruppe unterschiedlich zu sein, und Sie möchten den Unterschied testen. Lass es uns versuchen.
(HINWEIS: Ich habe fantastische Hilfe von einem Kollegen im technischen Support erhalten. Meine Antwort basiert auf seiner Erklärung.)
Sie können die benutzerdefinierten Tests in einem Schritt durchführen, aber ich werde ihn in zwei Schritte aufteilen, damit Sie die Entwicklung der richtigen Koeffizienten sehen können.
Schritt 1: Verwenden Sie für jede Behandlung benutzerdefinierte Tests der Steigung der Linie. Die erste Spalte im benutzerdefinierten Test sollte [ 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0 ] sein. Das heißt, die einzigen Parameter mit einer 1 sind „Pulsdauer“ und „Behandlung[PT]*Pulsdauer“. Der Grund dafür ist, dass die Steigung der Linie die gemeinsame Steigung, die Impulsdauer, plus die differenzielle Steigung für Behandlung[PT] ist. Ihre Summe ist die Steigung, die Sie gegen 0 testen möchten. Die zweite Spalte sollte [ 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0 ] lauten, da Sie die Pulsdauer und die Behandlung[CS]*Pulsdauer addieren. Fügen Sie abschließend die differenzielle Steigung für die dritte Behandlung hinzu, die jedoch nicht explizit angegeben wird. Aufgrund der Art und Weise, wie der JMP einen kategorialen Faktor parametrisiert, wissen wir jedoch, dass es sich um das Negativ der Summe der beiden anderen Parameter handelt. Die dritte Spalte sollte also [ 0, 0, 0, 1, -1, -1, 0 ] sein.
Auch hier ist dieser Schritt für den eigentlichen benutzerdefinierten Test, den Sie wünschen, nicht erforderlich. Es hilft nur meiner Erklärung der tatsächlichen Tests. An dieser Stelle haben wir die korrekten Koeffizienten für die individuellen Tests der einzelnen Pisten ermittelt.
Schritt 2: Sie möchten die einzelnen Steigungen vergleichen, nicht auf Null, sondern jeweils zwei auf einmal. Wir subtrahieren einfach die in Schritt 1 verwendeten Spalten jeweils zwei! Um die Steigung von PT mit CS zu vergleichen, subtrahieren wir in Schritt eins die Koeffizientenspalte für CS von denen für PT. Also [ 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0 ] - [ 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0 ] = [ 0, 0, 0, 0, 1, -1, 0 ]. Die Spalte zum Testen von PT auf OF ist [ 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0 ] - [ 0, 0, 0, 1, -1, -1, 0 ] = [ 0, 0, 0, 0 , 2, 1, 0 ]. Schließlich ist die Spalte zum Testen von CS auf OF [ 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0 ] – [ 0, 0, 0, 1, -1, -1, 0 ] = [ 0, 0, 0 , 0, 1, 2, 0 ].
Wie zuvor können Sie die Koeffizienten jederzeit überprüfen, indem Sie den Wert, den JMP für den Test meldet, mit den manuellen Berechnungen der Summen und Differenzen der Parameterschätzungen vergleichen.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch glaube immer noch nicht, dass ich es richtig mache.
Erstens erhalte ich immer noch eine nicht kontrastierende Warnung (siehe unten).
Zweitens scheint es, dass durch das Setzen des zweiten Koeffizienten -1 für das CS*Duration -(-OF*Duration)=0-Kreuz der Wert der beiden addiert wird, was nicht das ist, was ich will. Am Ende beträgt er -0,0447.
Drittens: Wenn ich versuche, PT*Duration mit OF*Duration (OF*Duration-PT*Duration=0) zu vergleichen, sollte der Wert 0,00777 sein, stattdessen ist es nur der Wert von OF*Duration (0,0174926). Es scheint also nicht zu funktionieren, den Koeffizienten bei 0 zu belassen.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenIch glaube, dass Sie den Koeffizienten für die erste Schätzung auf 1 setzen und den Rest auf 0 belassen. Sie können das Ergebnis überprüfen. Der Wert sollte die Differenz zwischen den Schätzungen sein, die Sie mit null oder null Differenz vergleichen.
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDanke für die Klarstellung. Ich habe unten ein weiteres Fenster angehängt. Wenn ich das richtig verstehe, habe ich den ersten Kontrast (CS*Duration-OF*Duration=0) richtig eingestellt. Ich dachte, die negativen Koeffizienten sollten es mir ermöglichen, gegen den dritten kategorialen Effekt (PT*Dauer) zu testen. Das sieht man in den erweiterten Schätzungen, aber nicht in der Einrichtung für den benutzerdefinierten Test. Wie teste ich gegen PT*Duration?
Betreff: Benutzerdefinierte Testkoeffizienten des Modells anpassenDiese benutzerdefinierten Tests werden an anderer Stelle auch als Kontraste bezeichnet.
Die Fehlangabe liegt daran, dass Sie im ersten Test für beide Stufen +1 eingegeben haben. Stellen Sie sicher, dass die Summe der Koeffizienten Null ergibt. Stellen Sie dann sicher, dass der Wert nach „=“ die Nullhypothese ist. Die Eingabe von Null ist normalerweise angemessen, wenn Sie auf einen signifikanten Unterschied testen, in manchen Situationen kann es jedoch auch anders sein.
