Qual è la relazione tra "stima del coefficiente" nel modello e "dimensione dell'effetto" nell'analisi della potenza?Ciao,
Quando utilizzo la piattaforma "Fit Model", ottengo una tabella con le stime dei parametri per il modello.
Stime dei parametri
Stima a termine
Intercetta -2.064624
x1 7.0881103
x2 11.977504
(x1-0,98875)*(x2-1,04406) 2
Quindi i coefficienti del modello sono 7.088... per x1, 11.977... per x2 e 2 per il termine di interazione.
Nell'analisi della potenza viene fornito il delta della dimensione dell'effetto
x1 -> 6.37483262916979
x2 -> 11.7464525716128
x1*x2 -> 1.82566916425025
Quindi il delta della dimensione dell'effetto è relativamente vicino alla stima dei parametri ma non è lo stesso. Qual è la differenza?
(Ho usato distribuzioni casuali con un valore medio di 1 per x1 e x2.) Il file è allegato.
Un altro punto: è possibile fare un'analisi della potenza dalla piattaforma "fit parametric survival"?
Re: Qual è la relazione tra "stima del coefficiente" nel modello e "dimensione dell'effetto" nell'analisi della potenza?Capisco cosa stai facendo meglio ora. Stai usando il comando Analisi potenza nel menu per l'effetto, con il grafico della leva. Corretta?
Il valore del delta nell'analisi della potenza non è il valore del parametro stimato. La documentazione JMP spiega questo valore:
Re: Qual è la relazione tra "stima del coefficiente" nel modello e "dimensione dell'effetto" nell'analisi della potenza?Grazie Marco,
Tuttavia, non ho ancora capito bene.
Nell'esempio allegato ho fatto lo stesso ma x1 e x2 hanno solo valori di +/-1. (Quindi sono gli stessi della loro versione "codificata con effetti" che hai menzionato, giusto?).
Ora ottengo gli effetti dei parametri
Errore di stima del termine Std
Intercetta -5.33e-15 7.224e-8
x1 ricodifica 4.36 5.529e-8 (il valore reale è 5.)
x2 ricodifica 10 7.224e-8
x1 ricodifica*(x2 ricodifica+0.64) 1 7.224e-8
Le dimensioni dell'effetto delta sono date come
x1 ricodifica -> 4.35404318234411
x2 ricodifica -> 7.64426468724727
ricodifica x1 * ricodifica x2 -> 0.764426468724727
Dal tuo commento mi sarei aspettato che le dimensioni dell'effetto fossero le stesse delle stime dei parametri, ma non lo sono (nemmeno molto vicine in alcuni casi). Quindi c'è qualcosa che sto sbagliando.
Per quanto riguarda l'analisi di potenza in quanto tale, il Manuale distingue infatti tra analisi di potenza "prospettica" e "retrospettiva". C'è una nota:
I risultati forniti da LSV0.05, LSN e AdjPower0.05 non devono essere utilizzati nell'analisi della potenza prospettica. Non riflettono l'incertezza inerente a uno studio futuro.
Per quanto ho capito, non dovrebbero essere confusi perché non vi è alcuna garanzia che la dispersione sia la stessa in studi diversi. È corretto o mi sfugge il punto?
Re: Qual è la relazione tra "stima del coefficiente" nel modello e "dimensione dell'effetto" nell'analisi della potenza?L'analisi della potenza presuppone la "codifica dell'effetto", quindi l'intervallo nella regressione e nell'analisi della potenza è compreso tra -1 e +1. Quindi il coefficiente previsto è la metà della dimensione dell'effetto (cioè, la risposta cambia quando il fattore passa da basso ad alto). La proprietà Colonna di codifica viene aggiunta automaticamente da JMP quando il disegno viene salvato nella tabella dati. In questo modo, la piattaforma Fit Least Squares utilizzerà i livelli codificati invece dei livelli effettivi nella regressione. Le stime del coefficiente codificato dovrebbero corrispondere all'analisi della potenza, ad eccezione del fatto che non si dovrebbe eseguire una "analisi della potenza retrospettiva".
