Bonjour la communauté JMP,
Dans mes recherches, j'analyse régulièrement des variables binaires (réponse/non-réponse) à un instant précis à l'aide de la plateforme logistique nominale. Je dois maintenant étendre mon analyse pour y intégrer le facteur temps, et je me rends compte que je ne sais pas quelle est la meilleure approche à adopter.
Plus précisément, dans le fichier de données fictif joint à ce message, je dois évaluer l'effet du temps, de VAR1 et de VAR1 * Temps pour chaque niveau de VAR2 et VAR3 (voir graphique ci-dessous), en tenant compte des interactions possibles entre VAR1 et VAR2, et entre VAR1 et VAR3.
Je connais bien le modèle des moindres carrés à mesures répétées 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 contributions 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
