Hola a todos,
Soy nuevo en JMP y me pregunto si existe la posibilidad de realizar un análisis multigrupo después de especificar e identificar el modelo. Nuestro modelo incluye muchas variables latentes.
Se ha utilizado una encuesta idéntica para recopilar datos de tres paneles diferentes para tres condiciones de estudio diferentes. Nos gustaría saber si existen diferencias significativas en los tamaños del efecto, los coeficientes de ruta y otras estadísticas de prueba entre tres grupos para el mismo modelo.
Gracias.
Hola @McMaster ,
Sí, JMP puede hacer esto. Sin saber cuál es la estructura de su tabla de datos, es difícil proporcionar más detalles, pero si ya sabe cuál es el modelo y todas las variables ocultas, entonces debería ser bastante sencillo.
Si su fórmula de predicción para la respuesta es fácil, puede crear columnas de predicción adicionales e intercambiar el factor de grupo en la fórmula de la columna. Si es bastante complejo con muchos términos, es posible que desee volver a ejecutar el modelo en la plataforma Ajustar modelo y simplemente intercambiar los Grupos A, B y C cada vez, pero manteniendo todos los demás términos en el modelo igual. Luego obtendrá tres ajustes de modelo de respuesta diferentes con los que puede hacer todas sus comparaciones.
O, y esto dependería de la estructura de datos de su tabla, puede usar el Grupo (niveles A, B, C, por ejemplo) en el rol "Por" de su plataforma Fit Model. A continuación, ejecutará el modelo de su elección para cada uno de los niveles de Grupo. Eche un vistazo al archivo Diabetes.jmp y use la Y continua para la respuesta y luego la Y binaria u ordinal como la variable Por y seleccione Edad a través de la glucosa como los efectos del modelo. Cuando ejecute este modelo, creará un ajuste de modelo nuevo para cada nivel de Y binario u ordinal. Luego puede hacer un Ajuste de Y por X, con el Grupo (Y ordinal) como X y la fórmula de predicción como Y y luego haga todo tipo de pruebas como lo haría con un ANOVA.
Espero que esto ayude,
SD
