Quelle est la relation entre "l'estimation du coefficient" dans le modèle et la "taille de l'effet" dans l'analyse de puissance ?Salut,
Lors de l'utilisation de la plate-forme "Fit Model", j'obtiens un tableau contenant les estimations de paramètres pour le modèle.
Estimations des paramètres
Estimation à terme
Interception -2.064624
x1 7.0881103
x2 11.977504
(x1-0,98875)*(x2-1,04406) 2
Les coefficients du modèle sont donc 7,088... pour x1, 11,977... pour x2 et 2 pour le terme d'interaction.
Dans l'analyse de puissance, le delta de la taille de l'effet est donné par
x1 -> 6.37483262916979
x2 -> 11.7464525716128
x1*x2 -> 1.82566916425025
Ainsi, le delta de la taille de l'effet est relativement proche de l'estimation des paramètres, mais pas le même. Quelle est la différence?
(J'ai utilisé des distributions aléatoires avec une valeur moyenne de 1 pour x1 et x2.) Le fichier est joint.
Autre point : est-il possible de faire une analyse de puissance depuis la plateforme "fit paramétric survival" ?
Re : Quelle est la relation entre "l'estimation du coefficient" dans le modèle et la "taille de l'effet" dans l'analyse de puissance ?Je comprends mieux ce que tu fais maintenant. Vous utilisez la commande Analyse de puissance dans le menu de l'effet, avec le graphique de levier. Corriger?
La valeur de delta dans l'analyse de puissance n'est pas la valeur estimée du paramètre. La documentation JMP explique cette valeur :
Re : Quelle est la relation entre "l'estimation du coefficient" dans le modèle et la "taille de l'effet" dans l'analyse de puissance ?Merci Marc,
Cependant, je ne comprends toujours pas bien.
Dans l'exemple ci-joint, j'ai fait la même chose mais les x1 et x2 n'ont que des valeurs de +/-1. (Donc, ce sont les mêmes que leur version "à effet codé" que vous mentionnez, n'est-ce pas ?).
Maintenant, je reçois les effets de paramètre
Erreur std d'estimation de terme
Interception -5.33e-15 7.224e-8
x1 recode 4.36 5.529e-8 (La valeur réelle est 5.)
x2 recoder 10 7.224e-8
recodage x1*(recodage x2+0,64) 1 7,224e-8
Les tailles d'effet delta sont données comme
x1 recoder -> 4.35404318234411
recodage x2 -> 7.64426468724727
recodage x1 * recodage x2 -> 0.764426468724727
D'après votre commentaire, je m'attendrais à ce que les tailles d'effet soient les mêmes que les estimations des paramètres, mais elles ne le sont pas (même pas très proches dans certains cas). Il y a donc quelque chose que je fais mal.
Quant à l'analyse du pouvoir en tant que telle, la manuel distingue en effet entre analyse de puissance "prospective" et "rétrospective".
Les résultats fournis par LSV0.05, LSN et AdjPower0.05 ne doivent pas être utilisés dans l'analyse de puissance prospective. Ils ne reflètent pas l'incertitude inhérente à une étude future.
Si j'ai bien compris, ils ne doivent pas être mélangés car il n'y a aucune garantie que la dispersion soit la même dans différentes études. Est-ce exact ou ai-je raté le point ?
Re : Quelle est la relation entre "l'estimation du coefficient" dans le modèle et la "taille de l'effet" dans l'analyse de puissance ?L'analyse de puissance suppose un « codage d'effet », de sorte que la plage dans la régression et l'analyse de puissance est de -1 à +1. Ainsi, le coefficient anticipé est la moitié de la taille de l'effet (c'est-à-dire que la réponse change lorsque le facteur passe de faible à élevé). La propriété Coding column est automatiquement ajoutée par JMP lorsque la conception est enregistrée dans la table de données. De cette façon, la plate-forme Fit Least Squares utilisera les niveaux codés au lieu des niveaux réels dans la régression. Les estimations des coefficients codés doivent correspondre à l'analyse de puissance, à l'exception du fait qu'il ne faut pas effectuer une « analyse de puissance rétrospective ».
