Usando "Ajustar modelo"Estoy prediciendo mi variable dependiente usando una variable nominal dicotómica "Tipo", así como una variable "Muestra", que es un efecto aleatorio (en lenguaje JMP, claro está; algunos preferirían llamar a "Muestra" una variable aleatoria).Esto prueba si los dos "Tipos" difieren en mi DV, nuevamente teniendo en cuenta que "Muestra" es un efecto aleatorio.
Curiosamente, las medias de muestra para un "Tipo" están mucho más dispersas en comparación con las medias de muestra para el otro "Tipo". Puedo realizar una prueba de significación sobre la diferencia en las varianzas utilizando una prueba F, si estoy dispuesto a utilizar solo las medias de muestra. Pero esto no es del todo correcto, porque las medias de muestra se estiman con error y, idealmente, esto debería tenerse en cuenta. Sin embargo, no puedo averiguar cómo hacer esto. Tal vez "Mixed Models" tenga esta capacidad. (Tengo JMP Pro 16).
Probablemente esto sea un poco "inconsciente" para este grupo, pero si alguien tiene alguna idea, se lo agradecería. Adjunto algunos datos. DV=Vector de parafilia 1, el tipo es el predictor de interés y la muestra es el efecto aleatorio.
