ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA JMP. (4 combinazioni possibili)Ciao a tutti.
Ho problemi con l'interpretazione dell'ANCOVA in JMP.
Problema 1.
Posso utilizzare IV come "variabile continua" e "DV come continua, CV come categoriale"?
Dato che avevo letto molti riferimenti a quel detto "ANCOVA necessita di IV categoriale, DV continuo, CV continuo".
È molto confuso, poiché se IV è categorico, la relazione IV e DV non può essere definita come regressione lineare... sono solo ANOVA...
non è vero??
Problema 2.
Ci sono 4 possibili uscite JMP in ANCOVA
1- pendenza diversa, intercetta diversa
2- pendenza uguale, intercetta uguale
3- pendenza diversa, intercetta uguale
4- pendenza uguale, intercetta diversa
Come posso interpretare i casi 1 e 3?
Sembra esserci l'altro approccio quando si presenta questa situazione,
ma è troppo complicato.
Mi aiuti per favore.
Ricerche sui consumatori e sul mercatoOggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Ti suggerisco di consultare Analisi > Modellazione specializzata > Adatta curva . Fornisci il metodo di prova (Y), il metodo standard (X) e utilizza una colonna indicatore (Gruppo). Selezionare il comando Adattamento lineare nel gruppo Polinomio. Il contorno di adattamento avrà un proprio menu con comandi di equivalenza e parallelismo per valutare la somiglianza.
Vengono testati i campioni di controllo con ogni calibrazione? Usi le carte di controllo per valutare la coerenza?
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Mi chiedo se l'utilizzo della piattaforma Fit Curve potrebbe essere un'opzione.Questa piattaforma supporta il confronto dei parametri; L'ho usato solo per relazioni non lineari, ma puoi usarlo con un modello lineare.Qui puoi eseguire un test di equivalenza sotto forma di Analisi delle Medie (ANOM) per ciascun termine nel modello.
Ecco un confronto delle pendenze secondo i dati forniti da @Byron_JMP
Ecco il collegamento nella guida in linea di JMP:
confronto dei parametri
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Per favore, non rinunciare a convincermi.
Non ho bisogno di solide motivazioni per la mia potenziale conclusione.
Tutto quello che devo fare è decidere se più righe sono considerate uguali (o meno).
Sapete, la curva di calibrazione (giornaliera, ad esempio) dovrebbe essere la stessa, ma fattori come l'errore umano contribuiscono alla loro "incoerenza".
Voglio decidere se possono essere trattati come "uguali" oppure no.
Mi aiuti per favore. Ho bisogno del vostro aiuto.
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Grazie ed è interessante.
Ma qual è lo scopo del pooling?
la linea pooled e una della linea esistente (es: A460 1) sono soggette a confronto?
Non penso di averne bisogno.
La conclusione finale che voglio trarre è se le linee sono tutte uguali oppure no..
Dato il tuo file jmp,
Il problema sorge quando l’interazione è significativa e l’intercettazione no. (o vice versa)
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)
in allegato è riportata una tabella dati di esempio. Fare clic sul triangolo verde accanto allo script della tabella "Curve piscina?)
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Mi dispiace ma in realtà non lo è.
Posso capire il senso del tuo ultimo post.
Ma non può dire che il mio problema 2.
"Mi interessa davvero che le piste siano STESSA o meno."
Approccio semplice. (Non ho bisogno di una teoria statistica approfondita in questo caso)
Se significativo, non è lo stesso.
Se non significativo, lo stesso.
Ma per quali criteri? pendenza? intercettare?
Ci sono solo 2 casi in cui mi confondo,
-pendenza non significativa e intercetta significativa
-pendenza significativa e intercetta non significativa.
e questo ha delle motivazioni?Finora non riesco a trovarlo.
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Vediamo prima se riusciamo a trovare la risposta al problema 2. Riaffermerò il modello lineare per enfatizzarne l'interpretazione.
Cosa adatti: Y = b0 + categorico + continuo + categorico * continuo + errore
Cosa interpreti: Y = (b0 + categoriale) + (1 + categoriale) * continuo + errore
La prima somma è la costante nel modello di regressione. Se il parametro categorico nella prima somma è significativo, allora aggiunge a b0, altrimenti è zero e non aggiunge nulla. Se il termine categoriale non è significativo, allora c'è solo b0 o l'intercetta comune. OTOH, se è significativo, esiste un'intercetta unica o diversa associata a ciascun livello del fattore categoriale. Allo stesso modo, se il termine di interazione è significativo, si aggiunge alla pendenza comune per fornire una pendenza unica o diversa per ciascun livello del fattore categoriale. Altrimenti è zero e c'è solo la pendenza comune.
Questa spiegazione aiuta?
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Grazie per questa continua conversazione.
Ho capito il punto dal problema 1, tuttavia non riesco a ottenere dal 2.
Potrebbe essere causato da una comprensione insufficiente delle statistiche.
Non riesco a capire la "differenza media" e la "differenza proporzionale"
Ho seguito un corso di formazione per ingegneria industriale che si occupa di statistica ma finora non ho mai sentito parlare di quella parola..., soprattutto di differenza proporzionale.
cosa intendi per differenza media?
è giusto intendere quel termine come il caso di "t-test"?
nel test t, confronto la media del gruppo 1 e la media del gruppo 2...
A proposito, lo scopo del confronto delle linee è:
per confrontare la "pendenza effettiva".
pHmetro, spettrofotometro, gli altri numerosi strumenti che utilizzo sul campo utilizzano la che è costituita da standard di concentrazione noti.
Una volta effettuata, la concentrazione di interesse può essere misurata e la sua concentrazione viene calcolata tramite .
Supponevo che ogni dovrebbe essere la stessa anche se è stata realizzata in giorni diversi.
Come hai dedotto, giusto, non sono affatto la stessa cosa.
Quindi li ho ordinati per: -ripeti in giorno, -giorno, -operatore, -laboratorio, ... ecc.
Voglio vedere il minimo "SIGNIFICATO ANCOVA" in quello più a sinistra e il più "significato ancova" in quello più a destra. (capiresti che quello giusto ha più fattori che contribuiscono alla variabilità)
Tuttavia, mi sono avvicinato per ostacolare quella "violazione della pendenza omosessuale".
Non mi interessa davvero da quale CV, potrebbe essere possibile considerarli uguali.
Mi interessa davvero che le piste siano STESSA o meno.
Quanto diverso? non importa.
Quindi a questo punto ho disperatamente bisogno del tuo aiuto.
Per favore.. !
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Problema 1: Sì, puoi utilizzare ANCOVA per adattare un modello al DP continuo con termini per il CV continuo, l'IV categoriale e la loro interazione. Il nome "ANCOVA" è storico e l'applicazione originale era un caso speciale di un fattore categoriale (ANOVA unidirezionale) e di una covariata continua da tenere in considerazione simultaneamente. Non usiamo più molto termini come ANCOVA perché il termine "predittore lineare" è più generale e include il caso speciale. Come ho detto prima, ora tendiamo persino a pensare all'ANOVA in un quadro di regressione lineare più generale, quindi utilizziamo la regressione per analizzare modelli con fattori categoriali, con un'appropriata codifica dei livelli.
Problema 2: Il primo caso ( pendenza diversa, intercetta diversa ) viene interpretato come una differenza media tra i gruppi e una differenza proporzionale tra i gruppi. L'interazione è importante perché la pendenza dipende dal livello del fattore categoriale. Il secondo caso ( pendenza diversa, intercetta uguale ) viene interpretato come nessuna differenza media tra i gruppi ma come differenza proporzionale tra i gruppi.
Qual è il contesto in cui inserisci queste domande? Test di stabilità? Che cosa?
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Grazie per avermi risposto.
Tuttavia, non riesco a capire il punto.
Quello che voglio chiarire è che...
Perché non posso dire che "la linea non è la stessa", quando la pendenza è eterogenea.
Avevo provato a cercare le motivazioni della dichiarazione di cui sopra.
Tuttavia, non ho potuto, ho potuto solo scoprire che provare un altro metodo quando viene violato il presupposto della pendenza omo.
Perché? Lo scopo di ANCOVA non è confrontare più righe?
Quindi quando non si ha omopendenza, è così ovvio che le linee non sono le stesse.
Per favore, fammi capire. Per favore...
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Un altro suggerimento è quello di aggiungere il termine covariato FIRST nel modello e quindi valutarne la significatività utilizzando test sequenziali (tipo 1). Utilizzare test parziali (tipo 3) per valutare il resto dei termini del modello.
Oggetto: ANCOVA: interpretare il risultato ANCOVA di JMP. (4 combinazioni possibili)Problema 1: sembra che tu stia pensando all'ANOVA in senso classico, probabilmente in particolare all'analisi di dati bilanciati. ANOVA e ANCOVA oggi vengono tutte eseguite con regressione lineare. È solo questione di come parametrizzare il modello. Hai ancora un predittore lineare. Il modello di regressione lineare per ANCOVA è DV = costante + IV + CV + CV*IV + errore.
Potresti dare un'occhiata alla guida completa di JMP su modelli lineari adatti e il dettagli della parametrizzazione del fattore .
Problema 2: L'approccio generale è quello di adattare l'intero modello ANCOVA e quindi rimuovere i termini che iniziano con il vertice della gerarchia (cioè il termine per l'effetto di interazione). Questa sezione della Guida di JMP riguarda prove di effetto potrebbe aiutare.
