Salut la communauté JMP,
J'analyse régulièrement des résultats binaires tels que Réponse / Non-réponse à un point de temps unique dans mes recherches à l'aide de la plateforme logistique nominale. Maintenant, je dois élargir mon analyse pour intégrer le facteur de temps dans mon modèle, et j'ai réalisé que je ne suis pas sûr de la meilleure approche pour le faire.
Plus précisément, dans le fichier de données fictif joint à cet article, je dois évaluer l'effet de Time, VAR1 et VAR1 * Time pour chaque niveau de VAR2 et VAR3 (voir graphique ci-dessous), en tenant compte des interactions possibles entre VAR1 et VAR2, et VAR1 et VAR3.
Je connais le modèle des moyennes des moindres carrés à mesure répétée pour les variables continues, mais j'ai du mal à mettre en œuvre une approche similaire pour un résultat catégoriel.
JMP 16.1, Windows
Toutes les entrées sont les bienvenues.
Meilleur,
TS
Salut la communauté JMP,
Après avoir fait quelques lectures, il semble que le modèle linéaire généralisé avec une distribution binomiale est une approche raisonnable pour l'analyse des résultats binaires longitudinaux. Cependant, j'ai quelques questions concernant les détails du rapport de la plate-forme :
- Dans la qualité de l'ajustement : quelle est la bonne interprétation lorsque la statistique de Pearson est > 0,05 et la statistique de déviance est < 0,05 ?
- Pour la Déviance Studentisée : quelles sont les attentes de cette distribution pour une distribution binomiale ?
Merci de votre aide.
Meilleur,
TS
Le chi carré de Pearson est l'ensemble du test du modèle. La déviance est le test d'inadéquation de l'ajustement, par rapport au modèle saturé. Le tracé des résidus vous aide à trouver des valeurs aberrantes ou des observations influentes.
