Cómo ejecutar la correlación de medidas repetidas en JMP (datos no independientes)Hola comunidad JMP,
Quiero determinar la correlación entre mediciones repetidas (tiempo 1, tiempo 2...) de biomarcadores y una medida clínica evaluada en los mismos puntos de tiempo en múltiples pacientes. Soy consciente del peligro de usar el método de correlación estándar con los puntos de tiempo combinados debido a la falta de independencia de los datos.
Encontré un artículo en línea que describe un script R para realizar este procedimiento ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5383908/#:~:text=Repeated%20measures%20correlation%20(rmcorr)%20is,more%20occasions%20for%20multiple%20individuals.) .
¿Es posible realizar el mismo análisis (es decir, correlación de medidas repetidas) en JMP?
Gracias.
Mejor.
TS
AnalíticaRe: Cómo ejecutar la correlación de medidas repetidas en JMP (datos no independientes)Olvidé mencionar que trabajo con JMP 16.1 (no JMP Pro) en el sistema operativo Windows 10 Pro.
Re: Cómo ejecutar la correlación de medidas repetidas en JMP (datos no independientes)Hola @Thierry_S ,
No soy experto aquí, por eso consumí algunas presentaciones recientemente,
con JMP Pro recomendaría:
Ajuste de datos de medidas repetidas usando JMP Pro - Comunidad de usuarios de JMP
y otras contribuciones en Mastering JMP.
Pero en esta contribución encontré recientemente varios consejos sobre cómo hacer cosas similares sin JMP Pro en Fit Model Platform:
Creación de modelos mixtos lineales con JMP® Pro 15 - Comunidad de usuarios de JMP
Espero que esto ayude un poco.
Re: Cómo ejecutar la correlación de medidas repetidas en JMP (datos no independientes)@georg Gracias por los consejos.
Mejor,
TS
Re: Cómo ejecutar la correlación de medidas repetidas en JMP (datos no independientes)Dejando a un lado el método cuantitativo, creo que puede crear gráficos y hacer análisis gráficos y aplicar evaluaciones prácticas de las medidas repetidas con JMP. El generador de gráficos sería útil. Además, no olvide probar los puntos de datos inusuales y los gráficos de rango pueden ayudar allí.
