ANCOVA: Interprete el resultado ANCOVA de JMP. (4 combinaciones posibles)Hola a todos.
Tengo problemas para interpretar el ANCOVA en JMP.
Problema 1.
¿Puedo utilizar IV como "variable continua" y "DV como continua, CV como categórica"?
Desde que había leído muchas referencias que decían "ANCOVA necesita IV-categórico, DV-continuo, CV-continuo".
Es muy confuso, ya que si IV es categórico, la relación IV y DV no se puede definir como regresión lineal... son solo ANOVA...
¿no es así?
Problema 2.
Hay 4 posibles salidas JMP en ANCOVA
1- pendiente diferente, intercepto diferente
2- pendiente igual, interceptar igual
3- pendiente diferente, interceptar igual
4- pendiente igual, intercepto diferente
¿Cómo puedo interpretar los casos 1 y 3?
Parece haber otro enfoque cuando surge esta situación,
pero es demasiado complicado.
Por favor, ayúdame.
Investigación de Consumidores y MercadosRe: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Te sugiero que mires Análisis > Modelado especializado > Ajustar curva . Usted proporciona el método de prueba (Y), el método estándar (X) y utiliza una columna indicadora (Grupo). Seleccione el comando Ajuste lineal en el grupo Polinomio. El esquema de ajuste tendrá su propio menú con comandos de equivalencia y paralelismo para evaluar la similitud.
¿Se prueban muestras de control con cada calibración? ¿Utiliza gráficos de control para evaluar la coherencia?
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Me pregunto si usar la plataforma Fit Curve podría ser una opción.Esta plataforma soporta la comparación de parámetros; Sólo lo he usado para relaciones no lineales, pero puedes usarlo con un modelo lineal.Aquí puede realizar una prueba de equivalencia en forma de Análisis de medias (ANOM) para cada término del modelo.
A continuación se muestra una comparación de las pendientes de los datos proporcionados por @Byron_JMP
Aquí está el enlace en la ayuda en línea de JMP:
comparación de parámetros
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Por favor, no desistas de convencerme.
No necesito fundamentos sólidos para mi posible conclusión.
Todo lo que necesito hacer es decidir si varias líneas se consideran iguales (o no).
Ya sabes, se supone que la curva de calibración (por ejemplo, diaria) es la misma, pero factores como el error humano contribuyen a su "inconsistencia".
Quiero decidir si pueden ser tratados como "iguales" o no.
Por favor, ayúdame. Necesito tu ayuda.
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Gracias y es interesante.
Sin embargo, ¿cuál es el punto de agrupar?
¿La línea agrupada y una de la línea existente (por ejemplo: A460 1) están sujetas a comparación?
No creo que necesite eso.
La conclusión final que quiero sacar es si las líneas son todas iguales o no.
Dado su archivo jmp,
El problema surge cuando la interacción es significativa y la intercepción no lo es. (o viceversa)
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)
Se adjunta una tabla de datos de ejemplo. Haga clic en el triángulo verde al lado del guión de la tabla, "¿Curvas de piscina?)
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Lo siento pero en realidad no.
Puedo entender el punto de tu última publicación.
Pero no puede decir que mi problema 2.
"Realmente me importa si las pendientes son MISMAS o no".
Enfoque sencillo. (No necesito una teoría estadística profunda en este caso)
Si es significativo, no es lo mismo.
Si no es significativo, lo mismo.
¿Pero con qué criterios? ¿pendiente? ¿interceptar?
Solo hay 2 casos en los que me confundo,
-pendiente insignificante e intersección significativa
-pendiente significativa e intersección insignificante.
¿Y esto tiene fundamentos?Hasta ahora no puedo encontrarlo.
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Veamos primero si podemos resolver la respuesta al problema 2. Voy a reformular el modelo lineal para enfatizar su interpretación.
Lo que encaja: Y = b0 + categórico + continuo + categórico * continuo + error
Lo que interpretas: Y = (b0 + categórico) + (1 + categórico) * continuo + error
La primera suma es la constante en el modelo de regresión. Si el parámetro categórico en la primera suma es significativo, entonces se suma a b0; de lo contrario, es cero y no agrega nada. Si el término categórico no es significativo, entonces sólo existe b0 o el intercepto común. OTOH, si es significativo, entonces hay una intersección única o diferente asociada con cada nivel del factor categórico. De manera similar, si el término de interacción es significativo, entonces se suma a la pendiente común para dar una pendiente única o diferente para cada nivel del factor categórico. En caso contrario, es cero y sólo queda la pendiente común.
¿Ayuda esta explicación?
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Gracias por esta conversación continua.
Entendí el punto del problema 1, pero no puedo entenderlo del problema 2.
Quizás sea causado por una comprensión insuficiente de las estadísticas.
No puedo entender la "diferencia de medias" y la "diferencia proporcional"
Tuve un curso de formación en ingeniería industrial que trata sobre estadística, pero hasta ahora nunca había oído hablar de esa palabra..., especialmente de diferencia proporcional.
¿A qué te refieres con diferencia de medias?
¿Es correcto entender ese término como el caso de la "prueba t"?
en la prueba t, comparo la media del grupo1 y la media del grupo2...
Por cierto, el propósito de la comparación de líneas es,
para comparar la 'pendiente real'.
Medidor de pH, espectrofotómetro. Los otros muchos instrumentos que uso en el campo utilizan la que se elabora según estándares de concentración conocidos.
Una vez realizada, se puede medir la concentración de interés y su concentración se calcula mediante la .
Supuse que cada debe ser la misma aunque se hayan realizado en días diferentes.
Como dedujiste, cierto, no son iguales en absoluto.
Entonces, los clasifiqué por: -repetir en día, -día, -operador, -laboratorio, etc.
Quiero ver el "SIGNIFICADO ANCOVA" mínimo en el que está más a la izquierda y el más "significado ancova" en el que está más a la derecha. (Entenderías que el correcto tiene más factores que contribuyen a la variabilidad)
Sin embargo, me acerqué a obstaculizar esa "violación de la homo-pendiente".
Realmente no me importa de qué CV, es posible que se consideren iguales.
Realmente me importa si las pendientes son MISMAS o no.
¿Qué tan diferente? No me importa.
Entonces, en este punto, necesito desesperadamente tu ayuda.
Por favor.. !
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Problema 1: Sí, puedes usar ANCOVA para ajustar un modelo al DP continuo con términos para el CV continuo, el IV categórico y su interacción. El nombre 'ANCOVA' es histórico y la aplicación original era un caso especial de un factor categórico (ANOVA unidireccional) y una covariable continua que se tenían en cuenta simultáneamente. Ya no utilizamos mucho términos como ANCOVA porque el término "predictor lineal" es más general e incluye el caso especial. Como dije antes, ahora tendemos incluso a pensar en ANOVA en un marco de regresión lineal más general, por lo que usamos la regresión para analizar modelos con factores categóricos, con la codificación adecuada de los niveles.
Problema 2: El primer caso ( pendiente diferente, intercepto diferente ) se interpreta como una diferencia media entre grupos y una diferencia proporcional entre grupos. La interacción es importante porque la pendiente depende del nivel del factor categórico. El segundo caso ( pendiente diferente, interceptar igual ) se interpreta como que no hay diferencia media entre grupos pero sí hay una diferencia proporcional entre grupos.
¿Cuál es su contexto para estas preguntas? ¿Pruebas de estabilidad? ¿Qué?
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Gracias por responder.
Sin embargo, no puedo entender el punto.
Lo que quiero dejar claro es...
¿Por qué no puedo decir que "la línea no es la misma" cuando la pendiente es heterogénea?
Intenté buscar los fundamentos de la declaración anterior.
Sin embargo, no pude, solo encontré que probar otro método cuando se viola el supuesto de homopendiente.
¿Por qué? ¿No es el propósito de ANCOVA comparar varias líneas?
Entonces, cuando no es homopendiente, es tan obvio que las líneas no son iguales.
Por favor hazme entender. por favor...
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Otra sugerencia es agregar el término covariable PRIMERO en el modelo y luego evaluar su importancia mediante pruebas secuenciales (tipo 1). Utilice pruebas parciales (tipo 3) para evaluar el resto de los términos del modelo.
Re: ANCOVA: Interpretar el resultado de JMP ANCOVA. (4 combinaciones posibles)Problema 1: Parece que estás pensando en ANOVA en el sentido clásico, probablemente específicamente en el análisis de datos equilibrados. Hoy en día, ANOVA y ANCOVA se realizan con regresión lineal. Es sólo una cuestión de cómo parametrizar el modelo. Todavía tienes un predictor lineal. Su modelo de regresión lineal para ANCOVA es DV = constante + IV + CV + CV*IV + error.
Podrías echar un vistazo a la extensa ayuda de JMP sobre ajuste de modelos lineales y el detalles de la parametrización del factor .
Problema 2: El enfoque general es ajustar el modelo ANCOVA completo y luego eliminar los términos que comienzan con la parte superior de la jerarquía (es decir, término para el efecto de interacción). Esta sección de la Ayuda de JMP sobre pruebas de efecto podría ayudar.
