JMP 13 - Où est allé Dunnett?J'utilise Dunnett dans des essais en serre lorsque nous examinons de nouvelles souches pour les effets sur le contrôle. Il «vivait» dans la zone de défilement vers le bas où vous choisissez le type de comparaisons (Tukey, Student's T, LSMeans Contrast, etc.). Ce n'est plus une option. Quelqu'un sait-il où trouver l'option Dunnett ou savez-vous comment comparer un traitement au témoin avec les options maintenant disponibles?
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Pourrions-nous écrire Dunnett dans le type de modèle que nous utilisons?
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?La pièce jointe n'a pas fonctionné et Dunnett n'est pas disponible pour cette plate-forme. Nous devrons simplement attendre qu'ils le fassent!
Jesper
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Désolé je n'ai pas suivi depuis longtemps; J'étais en congé de maternité. Est-ce que je manque votre pièce jointe?
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Veuillez voir en pièce jointe.
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Dunnett n'est pas implémenté pour REML.
S'il y a une raison informatique pour laquelle ce n'est pas possible ou particulièrement encombrant, je ne sais pas.
Peut-être qu'il n'a tout simplement pas été implémenté - je l'ajouterai comme souhait au développement de JMP.
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Je pense que si vous voulez toujours inclure un effet aléatoire dans le modèle et faire un test Dunnett. peut-être que vous pouvez changer la méthode de REML à EMS. Ensuite, Dunnett peut être exécuté sous le modèle avec effet aléatoire.
Br juna
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?J'ai une théorie, et peut-être que le MTOF peut me dire si je ne suis pas dans la cible ou non.
Je suppose que vous avez Traitement dans votre modèle et que vous lui avez attribué l'attribut Aléatoire. Pour JMP, l'attribut Random indique à la plate-forme de modélisation que vous avez échantillonné à partir d'un plus grand ensemble de traitements, mais vous n'êtes pas vraiment intéressé par la façon dont le choix du traitement affecte le résultat, vous reconnaissez simplement que le choix du traitement affectera le résultat et vous voulez pour estimer combien. En d'autres termes, il n'y a pas de «traitement» de contrôle de base parce que le traitement n'est pas quelque chose que vous contrôliez, juste quelque chose qui s'est produit. Le test de Dunnett, du point de vue de JMP, n'est donc pas raisonnable, car il n'existe pas d'échantillon aléatoire de contrôle.
Ma suggestion serait d'essayer de supprimer l'attribut Random du traitement. Je suppose que vous contrôlez quels sont les traitements (produit A contre produit 
et que vous souhaitez les comparer, afin que vous puissiez les traiter en toute sécurité comme un effet fixe.
Pour plus d'explications, j'ai trouvé ce texte dans l'aide JMP qui pourrait l'expliquer mieux que moi:
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Effets aléatoires
Un effet aléatoire est un facteur dont les niveaux sont considérés comme un échantillon aléatoire d'une population. Souvent, les niveaux précis de l'effet aléatoire ne sont pas intéressants, c'est plutôt la variation reflétée par les niveaux qui est intéressante (le composants de variance ). Cependant, il existe également des situations dans lesquelles vous souhaitez prédire la réponse pour un niveau donné de l'effet aléatoire. Techniquement, un effet aléatoire est considéré comme ayant une distribution normale avec une variance moyenne nulle et non nulle.
Supposons que vous souhaitiez savoir si deux fours spécifiques diffèrent par leur effet sur le retrait de moisissure. Un four ne peut traiter qu'un seul lot de 50 moules à la fois. Vous concevez une étude où trois lots choisis au hasard de 50 moules sont placés consécutivement dans chacun des deux fours. Une fois les lots traités, le retrait est mesuré pour cinq pièces sélectionnées au hasard dans chaque lot.
Notez que Batch est un facteur à six niveaux, une fois pour chaque lot. Ainsi, dans votre modèle, vous incluez deux facteurs, Four et Batch. Parce que vous êtes spécifiquement intéressé par la comparaison de l'effet de chaque four sur le rétrécissement, le four est un effet fixe. Mais vous n'êtes pas intéressé par l'effet de ces six lots spécifiques sur le retrait moyen. Ces lots sont représentatifs de toute une population de lots qui auraient pu être choisis pour cette expérience et auxquels les résultats de l'analyse doivent se généraliser. Le lot est considéré comme un effet aléatoire. Dans cette expérience, le facteur Batch est intéressant en termes de variation de retrait entre tous les lots possibles. Votre intérêt est d'estimer la quantité de variation de retrait qu'il explique. (Notez que Batch est également imbriqué dans le four, car un seul lot peut être traité une fois dans un four.)
Supposons maintenant que vous soyez intéressé par le poids des œufs pour les poules soumises à deux régimes alimentaires. Dix poules sont assignées au hasard à des régimes alimentaires: cinq reçoivent un régime alimentaire A et cinq reçoivent un régime alimentaire B. Cependant, ces dix poules présentent des différences génétiques qui ne sont pas prises en compte dans la conception de l'étude. Dans ce cas, vous vous intéressez au poids prédit des œufs de certaines poules spécifiques ainsi qu'à la variance des poids des œufs parmi les poules.
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?C'était 13.1, mais j'ai toujours JMP 12 installé à titre de comparaison. En regardant votre rapport, il semble que vous ayez attribué l'attribut Random au numéro d'identification du traitement et que vous utilisez REML pour l'analyser. Quand je fais cela en 12 ou 13, Dunnett n'est pas disponible en option. Je ne comprends pas encore pourquoi, mais je fouille dans les détails statistiques pour voir s'il y a une raison ou s'il s'agit simplement d'un oubli.
JMP12 JMP12
JMP13 JMP13
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Quelle version avez-vous, 12 ou 13? Voici à quoi ressemble mes détails d'effets:
Re: JMP 13 - où est allé Dunnett?Quelle plateforme utilisez-vous généralement? Dans la plate-forme Fit Y by X, Dunnett est sous Compare Means dans le menu hotspot, tandis que dans Fit Model, il se trouve sous le menu hotspot pour les détails de l'effet.
