ランダム効果モデルと MSA プラットフォームを使用したクラス内相関こんばんは JMPコミュニティの皆様
MSA プラットフォーム (EMP) で計算された ICC が、変動性または変量効果を伴う適合モデル プラットフォーム (REML) で説明された分散のパーセントと異なる理由について誰かが説明していますか?
たとえば、動物のサンプル データを使用して、種と subjectID を新しい列に連結し、新しい列を被験者間の因子として使用し、マイルを結果として使用しました。適合モデルと変動性プラットフォームで計算した ICC は ~0.387 で、MSA プラットフォームでは ICC は ~0.4 です。
添付されているのは、2 つの出力の写真です。
心から、
MG
分析Re: ランダム効果モデルと MSA プラットフォームを使用したクラス内相関ありがとう@Laura_Lancaster説明のために。
このリストのコンテキストで、JMP で利用可能な ICC 測定値のリストを作成することは可能でしょうか?
https://en.wikipedia.org/wiki/Intraclass_correlation#Calculation_in_software_packages
どうもありがとう、
ロン
Re: ランダム効果モデルと MSA プラットフォームを使用したクラス内相関バイロンとローラに感謝します。迅速なサポートに感謝します！
心から、
MG
Re: ランダム効果モデルと MSA プラットフォームを使用したクラス内相関こんにちは。
EMP Measurement Systems Analysis プラットフォームは、変動の計算にデフォルトで範囲を使用しますが、起動ダイアログで標準偏差の使用に切り替えると、例の変動プラットフォームと一致する結果が得られるはずです。
結果は次のとおりです。
標準偏差をデフォルトにしたい場合は、常に標準偏差を使用するようにプラットフォーム設定を設定することができます。
これが役立つことを願っています。 ありがとう。
ローラ
Re: ランダム効果モデルと MSA プラットフォームを使用したクラス内相関シグマのすべて
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/statistical-details-for-measurement-systems-analysis.shtml#ww1389206
REML 分散コンポーネントは別の方法で計算され、おそらくもう少し正確に計算されます。
EMP の自由度も見てみましょう。
