Ciao Comunità JMP,
Analizzo regolarmente esiti binari come Risposta/Non risposta in a unico punto temporale nella mia ricerca utilizzando la piattaforma logistica nominale. Ora, ho bisogno di espandere la mia analisi per incorporare il fattore di tempo nel mio modello, e mi sono reso conto che non sono sicuro dell'approccio migliore per farlo.
Nello specifico, nel file di dati fittizi allegato a questo post, devo valutare l'effetto di Time, VAR1 e VAR1 * Time per ogni livello di VAR2 e VAR3 (vedi grafico sotto), considerando le possibili interazioni tra VAR1 e VAR2 e VAR1 e VAR3.
Ho familiarità con il modello delle medie dei minimi quadrati della misura ripetuta per variabili continue, ma sto lottando con l'implementazione di un approccio simile per un risultato categoriale.
JMP 16.1, Windows
Tutti gli input sono i benvenuti.
Migliore,
TS
Ciao comunità JMP,
Dopo aver fatto alcune letture, sembra che il modello lineare generalizzato con una distribuzione binomiale sia un approccio ragionevole all'analisi dei risultati binari longitudinali. Tuttavia, ho alcune domande sui dettagli del rapporto della piattaforma:
- Nella bontà dell'adattamento: qual è l'interpretazione corretta quando la statistica di Pearson è > 0,05 e la statistica di deviazione è < 0,05?
- Per la devianza studentizzata: quali sono le aspettative per questa distribuzione per una distribuzione binomiale?
Grazie per l'aiuto.
Migliore,
TS
Il chi quadrato di Pearson è l'intero test del modello. La devianza è la mancanza di fit test, rispetto al modello saturo. Il grafico residuo ti aiuta a trovare valori anomali o osservazioni influenti.
