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JMP>統計的手法>複数の比率を比較する方法は？

こんにちはJMPコミュニティ、

JMPのどの統計手法が複数の比率をテストするのに最も適切か知りたいですか？ 私は、2つの比率を比較するためのFit YbyXの偶発性分析に精通しています。 それでも、条件や時点で複数の比率を比較するための一般化されたプラットフォームがあるかどうかはわかりません。

 

典型的なシナリオ（添付の模擬データを参照）：

私は、時間の経過とともに、複数の状態（たとえば、治療、ベースラインステータス、性別）について、バイナリの結果（たとえば、応答/非応答）を監視します。 グローバルに、特定の時点での条件の影響を比較したいと思います。

 

システム：Windows 10

JMPバージョン：16.1

 

任意の提案を歓迎します。

 

一番、

TS

 

 

分析ウィンドウズRe：JMP>統計的手法>複数の比率を比較する方法は？

やあ@Thierry_S 、

列名を見て、その背後にあるシナリオを想像するだけで、私はアイデアを持っていると思います。状況によっては、まさにそれが必要な場合があります。 私が正しく理解していれば、IDは時間の経過とともに繰り返され、時間は「範囲内」の効果であり、性別、元のステータス、および治療は「中間」の効果です。

 

 

時間とベースラインのステータスがあるので、繰り返し測定の混合モデルが進むべき道だと思います。

私は線形混合モデルのアドインを取得します： https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Generalized-Linear-Mixed-Model-Add-in/ta-p/284627

取得したら、それを使用して次の役割を手動で入力できます。

 

Fit Model(
 Y( :OUTCOME ),
 Effects(
  :BASELINE STATUS, :TREATMENT, :GENDER, :TIME, :BASELINE STATUS * :TREATMENT,
  :BASELINE STATUS * :GENDER, :BASELINE STATUS * :TIME, :TREATMENT * :GENDER,
  :TREATMENT * :TIME, :GENDER * :TIME, :BASELINE STATUS * :TREATMENT * :GENDER,
  :BASELINE STATUS * :TREATMENT * :TIME, :BASELINE STATUS * :GENDER * :TIME,
  :TREATMENT * :GENDER * :TIME,
  :BASELINE STATUS * :TREATMENT * :GENDER * :TIME,
  :ID[:BASELINE STATUS, :TREATMENT, :GENDER] & Random
 ),
 Personality( "Generalized Linear Model" ),
 GLM Distribution( "Binomial" ),
 Link Function( "Logit" )
);

現在のフィットモデルプラットフォーム（jmp pro 16）の問題は、これに対応していないため、アドインを使用する必要があることです。

アドインを使用して実行すると、この完全な階乗反復測定モデルで特異点の問題が発生するため、分散のないいくつかの交互作用を削除する必要があります。おそらく、相互作用なしで最初に実行する価値さえあります。

 

ちなみに、この気の利いたツールは、「間」/「内」の効果を非常にすばやく分類するのに役立ちます。 https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Full-Factorial-Repeated-Measures-ANOVA-Add-In/ta-p/23904

 

 

これらのいずれかが役立つかどうかをお知らせください。

ロン

 

 

 

 

Re：JMP>統計的手法>複数の比率を比較する方法は？

やあ@ron_horne 、

徹底的にお答えいただきありがとうございます。 私が見逃した重要なステップは、GLMモデルで二項分布を使用することでした。

アドインを調べます。

一番、

TS