Hola,
¿Alguien puede compartir alguna perspectiva sobre la opción Comparar pendientes disponible en la personalidad Modelo mixto de Ajustar modelo? Parece que el soporte se limita a una comparación similar a ANOM. ¿Hay formas de obtener información de Fit Mixed si estuviera interesado en comparaciones de pendientes por pares (Tukey o Student) o en una comparación de la mayoría de las pendientes con una de las pendientes que actúa como control (Dunnett)?
Gracias,
Miguel
Hola, Laura,
Esta información es útil. Todavía estaba en JMP14 EA7 cuando escribí mi publicación original.
En mi situación, realmente necesito el modelo mixto ya que tengo un efecto aleatorio que debe incluirse. Entonces, mientras lo leo, no creo que los guiones de Julian se apliquen, aunque creo que esos guiones se acercan a lo que me gustaría hacer.
Gracias de nuevo por agregar algo para este caso en primer lugar. Llena un vacío en mi caja de herramientas.
Miguel
Hola Michael,
Gracias por probar nuestra versión JMP 14 Early Adapter.No estoy seguro de qué versión de EA estás usando, pero nuestra última EA (versión 8) También se agregó esta opción para Ajustar mínimos cuadrados y REML en caso de que esté interesado.Por ahora solo agregamos aquí la prueba de comparación ANOM.Si está interesado, Julian también creó un complemento JMP para comparar pendientes en Fit Least Squares que le brinda otras opciones de comparación.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Compare-Simple-Slopes-in-One-Way-ANCOVA-w-Interaction-add-in/ta-p/23903
Consulte también la siguiente discusión anterior para obtener aún más información:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/comparison-of-slopes/mp/18674#M17024
Espero que esto sea útil.
laura
Daré el primer intento de encontrar una respuesta. Estoy usando una tabla de los datos de muestra.
Open("$SAMPLE_DATA/Growth Measurements.jmp")
Y voy a ejecutar este modelo:
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 ) )
)
En el menú del triángulo rojo del informe, hice clic en Comparaciones múltiples. 
Esta selección agrega esto al final del informe:
Estimaciones de mínimos cuadrados:
Compare los rangos de los intervalos de confianza. Tenga en cuenta que el IC del 95 % superior de Género=F es
menos que el IC del 95% inferior de Género=M. Es muy probable que haya una diferencia significativa.
Del informe Todas las diferencias por pares:
observe que la diferencia entre Género=F y Género=M es =3.07...
La misma diferencia entre la estimación de F y M en el informe anterior
Se rechaza la hipótesis nula de que F y M no son diferentes. (H; FM=0) El cero no está contenido
dentro de los límites del IC del 95% superior e inferior, por lo que rechazamos la nula. (la diferencia es significativa)
Me encanta el diagrama de dispersión de comparación por pares. Mírelo de esta manera, si traza una línea con una pendiente de 1 y una intersección de 0, y luego traza F vs. M en el gráfico con el intervalo de confianza perpendicular a la línea diagonal, es fácil ver que la diferencia entre Los dos niveles son diferentes.
En esta última figura, estoy comparando volúmenes de llenado en tres líneas. Es fácil ver dónde está mi problema. Mi cursor está en el punto rojo en el gráfico, por lo que aparece la etiqueta. El resultado de los efectos de las comparaciones múltiples es bastante fácil de ver que B y C probablemente sean diferentes. En la tabla de estadísticas, el intervalo para esa comparación no contiene cero y el valor p está resaltado en rojo.
Entonces, no estoy seguro de haber respondido realmente a tu pregunta, pero así es como lo uso.
Salud,
-B
