¿Cuál es la relación entre la "estimación del coeficiente" en el modelo y el "tamaño del efecto" en el análisis de potencia?Hola,
Cuando uso la plataforma "Fit Model", obtengo una tabla con las estimaciones de parámetros para el modelo.
Estimaciones de parámetros
Plazo Estimado
Intercepción -2.064624
x1 7.0881103
x2 11.977504
(x1-0.98875)*(x2-1.04406) 2
Entonces los coeficientes del modelo son 7.088... para x1, 11.977... para x2 y 2 para el término de interacción.
En el análisis de potencia, el delta del tamaño del efecto se da como
x1 -> 6.37483262916979
x2 -> 11.7464525716128
x1*x2 -> 1.82566916425025
Entonces, el delta del tamaño del efecto está relativamente cerca de la estimación de los parámetros, pero no es lo mismo. ¿Cual es la diferencia?
(He usado distribuciones aleatorias con un valor medio de 1 para x1 y x2). El archivo está adjunto.
Otro punto: ¿Es posible hacer un análisis de potencia desde la plataforma de "supervivencia paramétrica ajustada"?
Re: ¿Cuál es la relación entre la "estimación del coeficiente" en el modelo y el "tamaño del efecto" en el análisis de potencia?Entiendo lo que estás haciendo mejor ahora. Está utilizando el comando Power Analysis en el menú para el efecto, con el gráfico de apalancamiento. ¿Correcto?
El valor de delta en el análisis de potencia no es el valor del parámetro estimado. La documentación de JMP explica este valor:
Re: ¿Cuál es la relación entre la "estimación del coeficiente" en el modelo y el "tamaño del efecto" en el análisis de potencia?Gracias Marc,
Sin embargo, todavía no lo entiendo muy bien.
En el ejemplo adjunto he hecho lo mismo pero x1 y x2 solo tienen valores de +/-1. (Así que son lo mismo que su versión 'codificada con efectos' que mencionas, ¿verdad?).
Ahora obtengo los efectos de los parámetros.
Error estándar de estimación de plazo
Intersección -5.33e-15 7.224e-8
x1 recodificar 4.36 5.529e-8 (El valor real es 5.)
x2 recodificar 10 7.224e-8
x1 recodificar*(x2 recodificar+0.64) 1 7.224e-8
Los tamaños del efecto delta se dan como
recodificar x1 -> 4.35404318234411
recodificar x2 -> 7.64426468724727
x1 recodificar * x2 recodificar -> 0.764426468724727
Según su comentario, hubiera esperado que los tamaños del efecto fueran los mismos que las estimaciones de los parámetros, pero no lo son (ni siquiera muy cerca en algunos casos). Así que hay algo que estoy haciendo mal.
En cuanto al análisis del poder como tal, el manual distingue de hecho entre análisis de poder "prospectivo" y "retrospectivo". Hay una nota:
Los resultados proporcionados por LSV0.05, LSN y AdjPower0.05 no deben usarse en análisis de potencia prospectivos. No reflejan la incertidumbre inherente a un estudio futuro.
Según entendí, no deberían mezclarse porque no hay garantía de que la dispersión sea la misma en diferentes estudios. ¿Es eso correcto o me estoy perdiendo el punto?
Re: ¿Cuál es la relación entre la "estimación del coeficiente" en el modelo y el "tamaño del efecto" en el análisis de potencia?El análisis de poder asume 'codificación de efecto' por lo que el rango en la regresión y el análisis de poder es -1 a +1. Entonces, el coeficiente anticipado es la mitad del tamaño del efecto (es decir, el cambio de respuesta cuando el factor va de bajo a alto). JMP agrega automáticamente la propiedad de la columna de codificación cuando el diseño se guarda en la tabla de datos. De esa forma, la plataforma Fit Least Squares utilizará los niveles codificados en lugar de los niveles reales en la regresión. Las estimaciones de los coeficientes codificados deben coincidir con el análisis de poder, excepto por el hecho de que no se debe realizar un 'análisis de poder retrospectivo'.
