여러분, 안녕하세요,
JMP가 처음이고 모델을 지정하고 식별한 후 다중 그룹 분석을 수행할 수 있는 기능이 있는지 궁금합니다. 우리 모델에는 많은 잠재 변수가 포함되어 있습니다.
세 가지 다른 연구 조건에 대해 세 가지 다른 패널에서 데이터를 수집하기 위해 동일한 설문조사가 사용되었습니다. 동일한 모델에 대해 세 그룹 간에 효과 크기, 경로 계수 및 기타 테스트 통계에 상당한 차이가 있는지 알고 싶습니다.
감사합니다.
안녕 @맥마스터 ,
예, JMP가 이 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 테이블의 구조가 무엇인지 모르면 더 구체적으로 제공하기 어렵지만 모델과 모든 숨겨진 변수를 이미 알고 있다면 꽤 간단할 것입니다.
응답에 대한 예측 공식이 쉬운 경우 추가 예측 열을 만들고 열 공식에서 그룹 요소를 교체할 수 있습니다. 많은 항이 있는 복잡한 경우 모델 맞춤 플랫폼에서 모델을 다시 실행하고 매번 그룹 A, B 및 C를 교체하지만 모델의 다른 모든 항은 동일하게 유지하고 싶을 수 있습니다. 그런 다음 모든 비교를 수행할 수 있는 세 가지 다른 응답 모델 적합을 얻습니다.
또는 이는 테이블의 데이터 구조에 따라 다르며 Fit Model 플랫폼의 "By" 역할에서 그룹(예: 레벨 A, B, C)을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 그룹의 각 수준에 대해 선택한 모델을 실행합니다. Diabetes.jmp 파일을 살펴보고 응답에 연속 Y를 사용한 다음 By 변수로 Binary 또는 Ordinal Y를 사용하고 모델 효과로 Age through Glucose를 선택합니다. 이 모델을 실행하면 Binary 또는 Ordinal Y의 각 수준에 맞는 새 모델이 생성됩니다. 그런 다음 Group(Ordinal Y)을 X로, 예측 공식을 Y로 사용하여 Fit Y by X를 수행할 수 있습니다. ANOVA로 할 수 있는 모든 종류의 테스트를 수행합니다.
도움이 되었기를 바랍니다,
DS
