I modelli a effetti misti sono utili per i dati con più di una fonte di variabilità casuale. Ad esempio, quando abbiamo un risultato misurato più di una volta sulla stessa persona, dobbiamo tenere conto sia della variabilità intra-persona che inter-persona.
La sviluppatrice di JMP Elizabeth Claassen e coautrice di JMP per modelli misti adotta un approccio pratico per dare un senso ai dati. Quando ha supportato gli studenti del Laboratorio di consulenza statistica dell'Università del Nebraska-Lincoln, ha frustrato coloro che cercavano una soluzione con modello misto per un esperimento progettato e che volevano solo una risposta rapida. "Per determinare la correttezza di un modello misto, devi prima spiegare la relazione tra i fattori e la risposta nel tuo esperimento", direbbe. "Iniziamo disegnandolo su carta."
Il 2 e il 9 dicembre, Elizabeth porterà questo approccio pratico nei suoi tutorial per sviluppatori, dove condividerà la sua esperienza sulle funzionalità del modello misto JMP Pro che ha contribuito a sviluppare e fornirà esempi di quando e perché le tecniche sono utili. Sfaterà (o forse confermerà) alcune voci contrastanti sui modelli.
Rumor 1: Come si riportano i risultati di un modello misto lineare? Non farti distrarre dai valori p. Guidano, non dettano, il processo decisionale .
Rumor 2: Come riferisci quanto è variabile l'effetto tra gli individui? Guarda le stime degli effetti casuali.
Voce 3: le componenti negative della varianza non consentono interpretazioni di modelli misti.
Rumor 4: le stime sugli effetti fissi hanno valore? Sì, rappresentano gli effetti medi più probabili nella popolazione.
Voce 5: i modelli misti non vanno bene quando mancano dati o gruppi di dimensioni diverse.
Chris Gotwalt, Chief Data Scientist di JMP, attribuisce a Elizabeth il merito di aver implementato gli intervalli di confidenza di Satterthwaite nella piattaforma JMP Pro 16 Fit Mixed, rendendo molto più semplice per gli utenti JMP la stima degli intervalli delle combinazioni lineari dei componenti della varianza. Chiaramente una persona dai molti talenti, Elizabeth ha rivelato come i suoi interessi esterni siano legati alla sua passione per la programmazione. Dai, lavorare a maglia è come programmare? Veramente?
Guarda i video, comprese le discussioni, dei webinar dal vivo del 2 dicembre e del 9 dicembre 2021.
