모형의 "계수 추정"과 검정력 분석의 "효과 크기"사이의 관계는 무엇입니까?안녕,
"Fit Model"플랫폼을 사용할 때 모델의 모수 추정치가있는 표를 얻습니다.
모수 추정
학기 견적
가로 채기 -2.064624
x1 7.0881103
x2 11.977504
(x1-0.98875) * (x2-1.04406) 2
따라서 모델 계수는 7.088입니다 ... x1, 11.977의 경우 ... 교호 작용 항에 대한 x2 및 2의 경우
검정력 분석에서 효과 크기 델타는 다음과 같이 주어집니다.
x1-> 6.37483262916979
x2-> 11.7464525716128
x1 * x2-> 1.82566916425025
따라서 효과 크기 델타는 모수 추정치에 비교적 가깝지만 동일하지는 않습니다. 차이점이 뭐야?
(x1 및 x2에 대해 평균값이 1 인 임의 분포를 사용했습니다.) 파일이 첨부됩니다.
또 다른 요점 : "적합한 파라 메트릭 생존"플랫폼에서 전력 분석을 수행 할 수 있습니까?
Re : 모델의 "계수 추정"과 전력 분석의 "효과 크기"사이의 관계는 무엇입니까?전력 분석은 '효과 코딩'을 가정하므로 회귀 및 전력 분석의 범위는 -1에서 +1입니다. 따라서 예상 계수는 효과 크기의 절반입니다 (즉, 계수가 낮음에서 높음으로 갈 때의 응답 변화). 디자인이 데이터 테이블에 저장되면 JMP에서 코딩 열 특성이 자동으로 추가됩니다. 이렇게하면 최소 자승법 적합 플랫폼은 실제 회귀 수준 대신 코딩 된 수준을 사용합니다. 코딩 된 계수 추정값은 '회귀 전력 분석'을 수행하지 않아야한다는 사실을 제외하고는 전력 분석과 일치해야합니다.
Re : 모델의 "계수 추정"과 전력 분석의 "효과 크기"사이의 관계는 무엇입니까?고마워 마크,
그러나 나는 여전히 그것을 이해하지 못합니다.
첨부 된 예제에서 동일한 작업을 수행했지만 x1 및 x2의 값은 +/- 1입니다. (그래서 그들은 언급 한 '효과 코딩 된'버전과 동일합니까?).
이제 매개 변수 효과를 얻습니다
용어 추정 표준 오차
절편 -5.33e-15 7.224e-8
x1 레코딩 4.36 5.529e-8 (실제 값은 5 임)
x2 레코딩 10 7.224e-8
x1 기록 * (x2 기록 +0.64) 1 7.224e-8
효과 크기 델타는 다음과 같습니다.
x1 레코딩-> 4.35404318234411
x2 레코딩-> 7.64426468724727
x1 기록 * x2 기록-> 0.764426468724727
당신의 의견에서 나는 효과 크기가 모수 추정치와 같을 것으로 예상했지만, 그렇지 않은 경우도 있습니다 (일부 경우에는 그다지 가깝지 않습니다). 그래서 내가 잘못하고있는 것이 있습니다.
전력 분석과 관련하여 설명서 실제로 "전망"전력 분석과 "역사"전력 분석을 구분합니다.
LSV0.05, LSN 및 AdjPower0.05에서 제공하는 결과는 예상 전력 분석에 사용해서는 안됩니다. 그들은 미래 연구에 내재 된 불확실성을 반영하지 않습니다.
내가 아는 한, 서로 다른 연구에서 분산이 동일하다는 보장이 없기 때문에 혼합해서는 안됩니다. 맞습니까, 아니면 요점을 놓치고 있습니까?
Re : 모델의 "계수 추정"과 전력 분석의 "효과 크기"사이의 관계는 무엇입니까?나는 당신이 지금 잘하고있는 것을 이해합니다. 레버리지 플롯과 함께 효과 메뉴에서 Power Analysis 명령을 사용하고 있습니다. 옳은?
검정력 분석에서 델타 값은 추정 된 매개 변수 값이 아닙니다. JMP 문서는이 값을 설명합니다.
