Hola a todos-
Estoy usando la prueba de rango con signo de Wilcoxon para comparar la autoevaluación de habilidades antes y después de una sesión de capacitación. Los datos son de escala de tipo Likert de 1 a 5, es decir, ordinal. Me gustaría comparar hombres y mujeres para ver si un grupo se beneficia más de la capacitación que el otro, pero ¿no estoy seguro de si esto se puede hacer en JMP? Naturalmente, podría estratificar el análisis y decir que la diferencia de hombres para mujeres fue X y para hombres Y, pero ¿existe una prueba estadística en JMP que se pueda hacer para demostrar significancia? ¿Alguien sabe?
Todo lo mejor
Entonces tienes el "tratamiento" del antes y el después. Ahora está agregando otra variable, Sexo. Entonces, con dos variables "X", Ajustar Y por X no sería apropiado. De hecho, no estoy seguro de que Kruskal-Wallis fuera apropiado ya que la estructura Antes-Después me lleva a creer que tiene observaciones emparejadas. Para cada asignatura tienes una puntuación antes y una puntuación después. Eso significa que tiene un diseño BLOQUEADO (cada sujeto podría considerarse un bloque) y una prueba de Friedman probablemente hubiera sido más apropiada.
Entonces, dado lo que veo (y sé que no tengo toda la información, así que considere mi enfoque, pero no hay garantía de que sea correcto), creo que sus datos podrían verse como mi archivo JMP ficticio (Tabla original.JMP) . Agregué una columna llamada Diferencia que es simplemente la diferencia entre las puntuaciones de Antes y Después. El puntaje de diferencia tomaría en cuenta los diferentes temas. Tenga en cuenta que una puntuación de 3 en Después puede parecer baja, pero si la puntuación de Antes para esa asignatura es 1, la formación sigue siendo satisfactoria. Por eso el análisis debe tener en cuenta el tema.
Para imitar su análisis inicial, hay dos formas de hacerlo. Usé Distribución en la puntuación de diferencia. Guardé ese análisis como un guión llamado "Análisis sin género". En lugar de crear la columna Diferencia, podría haber utilizado la plataforma Pares coincidentes en las columnas Antes y Después. Ese análisis se guarda como el script "Pares coincidentes sin género".
Ahora, para agregar Género al análisis, necesitaba apilar las columnas Antes y Después. Esa tabla también se adjunta y se llama "Datos apilados". No guardé la columna Diferencia en esta tabla, ya que no es necesaria. Dejé la columna de Datos (sus puntuaciones) como Continua. Primero, para el análisis, hice datos ordinales y usé Ajustar modelo. Usé Género, Antes / Después y la interacción en el modelo. Como los datos eran ordinales, el modelado es Regresión logística ordinal. Este análisis se guarda como "Modelo ordinal con género".
También ajusto el mismo modelo a los datos después de hacer que los datos sean continuos. He guardado ese guión como "Y continua con género". Los resultados son similares, pero ligeramente diferentes.
Sería su elección si desea dejar los datos como ordinales o hacerlos continuos, ya que hay argumentos de cualquier manera.
Espero que esto ayude.
