Hola comunidad JMP,
Rutinariamente analizo resultados binarios como Respuesta/No respuesta en un punto de tiempo único en mi investigación utilizando la Plataforma Logística Nominal. Ahora, necesito expandir mi análisis para incorporar el factor de tiempo en mi modelo, y me di cuenta de que no estoy seguro del mejor enfoque para hacerlo.
Específicamente, en el archivo de datos simulados adjunto a esta publicación, necesito evaluar el efecto de Tiempo, VAR1 y VAR1 * Tiempo para cada nivel de VAR2 y VAR3 (ver gráfico a continuación), considerando posibles interacciones entre VAR1 y VAR2, y VAR1 y VAR3.
Estoy familiarizado con el modelo de medias cuadráticas de medidas repetidas para variables continuas, pero estoy luchando con la implementación de un enfoque similar para un resultado categórico.
JMP 16.1, Windows
Todas las entradas son bienvenidas.
Mejor,
TS
Hola comunidad JMP,
Después de leer un poco, parece que el modelo lineal generalizado con una distribución binomial es un enfoque razonable para el análisis de resultados binarios longitudinales. Sin embargo, tengo algunas preguntas sobre los detalles del informe de la plataforma:
- En la bondad de ajuste: ¿cuál es la interpretación correcta cuando el estadístico de Pearson es > 0,05 y el estadístico de desviación es < 0,05?
- Para la desviación estudentizada: ¿cuáles son las expectativas de esta distribución para una distribución binomial?
Gracias por tu ayuda.
Mejor,
TS
El chi cuadrado de Pearson es la prueba del modelo completo. La desviación es la prueba de falta de ajuste, en comparación con el modelo saturado. La gráfica residual le ayuda a encontrar valores atípicos u observaciones influyentes.
