Hallo Community,
Angenommen, ich habe ein faktorielles 2^2-Experiment mit kategorialen Faktoren und einer kontinuierlichen Antwort durchgeführt. Pro Durchlauf wurden drei unabhängige Beobachtungen durchgeführt, sodass ich bei drei Wiederholungen 36 Beobachtungen der Reaktionszeit (in Sekunden) hatte.Die Beobachtungsdauer reicht von wenigen Sekunden bis hin zu 800 Sekunden. Es gibt jedoch 7 „Beobachtungen“, bei denen den Teilnehmern die Zeit ausging. Diese Beobachtungen sind also rechtszensiert (obwohl ich keinen genauen Wert habe, bei dem sie abgeschnitten wurden). Ich möchte sie nicht ausschließen, da sie Informationen enthalten. Ich habe versucht, einen willkürlichen Wert von 1000 Sekunden zuzuweisen, der alle beobachteten Werte übersteigt. Aus offensichtlichen Gründen kann dies jedoch zu einer Voreingenommenheit führen.
Nach der Erstellung einer Tabelle in der DOE-Plattform in JMP Pro 15 wird im Dialogfeld „Modellspezifikation“ standardmäßig die Persönlichkeit „Standard-Kleinste-Quadrate“ mit Schwerpunkt auf Effekt-Screening verwendet. In diesem Dialog gibt es keine Möglichkeit, einen Zensurcode zu identifizieren. Ich mache an sich keine Überlebensanalyse, aber sollte ich die Fähigkeit von JMP nutzen, mit zensierten Daten umzugehen? Wenn ja, welche geeignete Plattform sollte ich verwenden, um diese Daten als zensiert zu kennzeichnen?
Auf diese Weise führen Sie Voreingenommenheit ein.
JMP Pro umfasst die Generalized Regression-Plattform. Diese Plattform kann eine zensierte Antwort mithilfe eines linearen Regressionsmodells analysieren, um die Verzerrung zu beseitigen.
