Ciao,
Qualcuno può condividere una prospettiva sull'opzione Confronta pendenze disponibile nella personalità Modello misto di Modello adatto? Sembra il supporto limitato a un confronto simile a ANOM. Ci sono modi per ottenere informazioni da Fit Mixed se ero interessato a confronti a coppie di piste (Tukey o di Student) o in un confronto della maggior parte delle piste rispetto a una delle piste che agisce da controllo (di Dunnett)?
Grazie,
Michael
Ciao Laura
Questa informazione è utile Ero ancora su JMP14 EA7 quando ho scritto il mio post originale.
Nella mia situazione, ho davvero bisogno del modello misto poiché ho un effetto casuale che deve essere incluso. Quindi, mentre lo sto leggendo, non penso che gli script di Julian si applichino, anche se penso che quegli script siano vicini a ciò che vorrei fare.
Grazie ancora per aver aggiunto qualcosa per questo caso in primo luogo. Colma una lacuna nella mia cassetta degli attrezzi.
Michael
Ciao Michael,
Grazie per aver provato la nostra versione iniziale dell'adattatore JMP 14. Non sono sicuro di quale versione EA stai utilizzando, ma la nostra ultima EA (versione 8) ha anche aggiunto questa opzione a Fit Least Squares e REML nel caso tu sia interessato. Per ora abbiamo aggiunto il test di confronto ANOM qui. Se sei interessato, Julian ha anche creato un componente aggiuntivo JMP per confrontare le pendenze in Adatta ai minimi quadrati che ti offre alcune altre opzioni di confronto.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Compare-Simple-Slopes-in-One-Way-ANCOVA-w-Interaction-add-in/ta-p/23903
Vedi anche la seguente discussione precedente per ulteriori informazioni:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/comparison-of-slopes/mp/18674#M17024
Spero che questo sia utile.
Laura
Prenderò il primo colpo a una risposta. Sto usando una tabella dai dati di esempio.
Open("$SAMPLE_DATA/Growth Measurements.jmp")
E ho intenzione di eseguire questo modello:
Fit Model(
Y( :Growth ),Effects( :Gender ),Personality( "Mixed Model" ),
Subject( :Subject ),Repeated Effects( :Age ),
Repeated Structure( "Toeplitz Unequal Variances" ),
Run( Random Effects Covariance Parameter Estimates( 0 ) )
)
Dal menu del triangolo rosso del rapporto ho fatto clic su Confronti multipli. 
Questa selezione aggiunge questo alla fine del rapporto: 
Dalle stime dei minimi quadrati:
Confronta gli intervalli degli intervalli di confidenza. Nota che l'IC 95% superiore di Genere = F è
inferiore all'IC 95% inferiore di genere = M. Buone probabilità che ci sia una differenza significativa.
Dal rapporto Tutte le differenze a coppie:
nota che la differenza tra Sesso = F e Genere = M è = 3.07 ...
La stessa differenza tra la stima di F e M nel rapporto sopra
L'ipotesi nulla, che F e M non siano diversi, viene respinta. (H; FM = 0) Lo zero non è contenuto
entro i limiti dell'IC superiore e inferiore del 95%, quindi rifiutiamo il valore nullo. (la differenza è significativa)
Adoro lo Scatterplot di confronto a coppie. Guardalo in questo modo, se traccia una linea con una pendenza di 1 e un'intercetta di 0, quindi traccia F contro M sul grafico con l'intervallo di confidenza perpendicolare alla linea diagonale, è facile vedere che la differenza tra i due livelli è diversa.
In quest'ultima figura, sto confrontando i volumi di riempimento su tre righe. È facile capire dov'è il mio problema. Il mio cursore si trova sul punto rosso nel grafico, quindi viene visualizzata l'etichetta. Il risultato degli effetti dei confronti multipli è abbastanza facile da vedere che B e C sono probabilmente diversi. Nella tabella delle statistiche, l'intervallo per quel confronto non contiene zero e il valore p è evidenziato in rosso.
quindi, non sono sicuro di aver veramente risposto alla tua domanda, ma è così che la uso.
Saluti,
-B
