Nivel: Intermedio
Hadley Myers, ingeniero de sistemas JMP, SAS
Chris Gotwalt, director de investigación y desarrollo estadístico de JMP, SAS
La necesidad de determinar intervalos de confianza para combinaciones lineales de componentes de varianza aleatorios de modelos mixtos, especialmente críticos en aplicaciones farmacéuticas y de ciencias biológicas, se abordó con la creación de un complemento JMP, demostrado en JMP Discovery Summit Europe 2020 y disponible en el Comunidad de usuarios de JMP . El complemento utilizó arranque paramétrico de los componentes de la varianza de la muestra para generar una tabla de valores simulados y calculó intervalos percentiles "corregidos por sesgo" (BC) en esos valores. Los intervalos de percentiles BC son mejores para tener en cuenta la asimetría en distribuciones simuladas que los intervalos de percentiles estándar, y un estudio de simulación que utilizó un conjunto de datos de muestra en ese momento mostró valores α más cercanos a los verdaderos con los primeros. Este trabajo informa sobre el lanzamiento de la Versión 2 del complemento, que calcula ambos conjuntos de intervalos de confianza (percentiles estándar y BC), así como un tercer conjunto, el intervalo de confianza “corregido por sesgo y acelerado”, que tiene la ventaja de ajustar por efectos subyacentes de orden superior. Por tanto, los usuarios tendrán la flexibilidad de decidir por sí mismos el método adecuado para sus datos. Se demostrará la nueva versión del complemento y se abordará una descripción general de las ventajas y desventajas de cada método.
