勾配の比較<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />カテゴリ変数の値が 2 つを超える ANCOVA モデルを実行した後、勾配のペアごとの比較を実行するにはどうすればよいですか?
ヒラリー。
Re: 勾配の比較最近の JMP バージョンでは、モデルの適合プラットフォームには、モデルの適合出力の上部の赤い三角形の下にある [推定値] の下に、[勾配の比較] レポート オプションもあります。
このレポートは、JMP の平均分析 (ANOM) コンストラクトを使用して、個々の勾配 (カテゴリ因子の各レベルに対応する) を全体の平均勾配と統計的に比較するために使用できます。
この例では、3 つの勾配のいずれもテストの判定限界 (UDL、LDL) を超えていないため、勾配のいずれも全体の平均勾配と統計的に有意に異なっていないと断言できます。したがって、どの勾配も互いに異なっていないと推測できます。この結論は、上記で詳述したように、勾配を比較するためにペアごとの比較を行うときに主張できることとうまく一致しています。
たとえば、日本と米国を比較する場合、得られたペアワイズ比較検定の p 値を考えると、勾配が同じであるという帰無仮説を棄却する証拠はないと断言できます。 = 0.9985。その他と米国、日本とその他を比較すると、同様のステートメントを作成できます (それぞれ p= 0.2193 と p=0.2204)。
また、レポートの下部にある「Comparisons with Overall Average Summary」ヘッダーに詳述されている「グループ平均」は、国の特定のレベルに対応する勾配に過ぎないことにも注意してください。たとえば、日本に対応する勾配は 155.5177 で、その他に対応する勾配は 113.0713 です。日本 - その他 = 155.5177 - 113.0713 = 42.4464 これは 42.45 に丸められ、上記の分析と同じです。
最後に、観測された勾配の信頼限界がそれぞれ「下限」と「上限」で示されていることに注意してください。右クリックしてデータテーブルを作成した後、グラフビルダーを使用して、観測された勾配とその信頼限界を JMP でグラフ化できます。
上限と下限をグラフビルダーの制限ロールにドラッグし、グループ平均を Y ロールに、レベルを X ロールにドラッグすると、表の単なるグラフィカル表現である次のグラフが得られます。
3 つの信頼区間はすべて互いに重なり合うため、信頼区間と有意性の検定との関係に基づいて断言できます (第 21 章を参照)。実験統計国立標準局の Mary Gibbons Natrella による)、勾配が互いに異なるという証拠はありません (これらの制限は 95% の信頼度で構築されているため、0.05 アルファ レベルで)。
Re: 勾配の比較ジュリアン
この投稿は非常に便利です。 しかし、私は質問に苦労しています。 私の場合、カテゴリ変数に多くのレベルがある場合、たとえば 18 の場合、JMP は勾配のペアごとの比較を行っています。 Tukeyまたはその他のテストを介して多重比較を取得し、勾配のペアワイズ比較を行うことで大きなエラー率を回避する方法はありますか? ありがとうございました
Re: 勾配の比較優秀な！ これを理解できてとてもうれしいです
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
素晴らしい！ カテゴリ変数に数値がある場合にアドインが機能するようになりました
値。
大変感謝します、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 6 月 2 日 木曜日 20:55
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはヒラリー、
それは役に立ちました！ 1 つの問題を追跡し、アドイン (v0.05) を更新したと思います。 順序が設定された後にレベルを追加したため、値の順序付けにレベルの部分的なリストしかありませんでした。 アドインの新しいバージョンでは、値の順序付けの初期設定は列プロパティから取得されませんが、カテゴリ因子のすべての一意のレベルのリストを作成することによって検出されます。 これは、これらの問題に対してより堅牢である必要があります。 うまくいけば、これで 1 つの好奇心が解決されます... lこれがうまくいくかどうか教えてください。
ジュリアン
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
ログには何もありませんでした。 適応したデータセットを添付しています。
アドインを実行した後、モデルの出力と結果を適合させます。
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 6 月 1 日水曜日 21:20
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはヒラリー、
確かに、ますます好奇心旺盛です！私はまだこれをクラックできていません。また、この正確な動作を自分の側 (Mac または Windows 8) で複製することもできません。 一貫性のない失敗になるのは特に奇妙です! ログに報告されているエラー メッセージを確認すると役立つ場合があります ([表示] メニュー > [ログ])。 アドインを実行する前にログの内容をクリアし ([編集] > [クリア])、アドインの実行後に失敗した場合は、ログをファイルに保存してここに添付すると、最も役に立ちます。 それは私に物事が失敗している場所の感覚を与えるはずです.
ジュリアン
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
私の最後の手紙に加えて：
テスト データ セットに 4 番目のカテゴリを追加してみました。 私が実行したとき
参考までにカテゴリ1、2、3の結果しか得られなかった
カテゴリ。この情報を使ってパズルを解いていただけますか?
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 28 日 20:15 土曜日
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
好奇心と好奇心。
1. データセットは完全に機能しました。
2.元のデータセットで、値の順序を確認したところ、
つまり、自然に注文されました。
3. この順序付けを削除しようとしましたが、それがあってもなくても取得できません
比較の完全なセット。 一部のバージョンでは、出力が得られません
あなたのアドインといくつかの私は標準参照カテゴリのみを取得します。
4. 私が Nominal として定義した別の数値変数を試しました: 同上。
5. 私自身の新しい小さなデータ セットを作成しました。 繰り返しますが、数値
カテゴリ変数は、参照カテゴリを 1 つしか与えませんでした。 これは
Character-Nominal または Numerical-Nominal として定義したかどうかは同じです。
6. Windows 7 で JMP 12 を使用しています。
手伝ってくれますか？
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 28 日 20:15 土曜日
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較なんて面白い！ これの底に行きます。以下にいくつか試してみます。
- 失敗しているデータセットで、因子 (番号付きの列) に値の順序が設定されているかどうかを確認します。列を右クリックして [列情報] を選択し、プロパティの下に値の順序が設定されているかどうかを確認します。 Value Ordering が設定されている場合、空白に見えますか? そのプロパティを削除して、アドインを再試行してください。 それが今うまくいくなら、私は何が起こっていたのか知っていると思います.
- それがうまくいかない場合、同様の特性を持つ別のデータセットを試すことができますか? 使用しているデータセットに固有のものである可能性をテストしたいと思います。
- この配置の別のデータ セットがない場合は、ここに添付したこのテスト データ セットで試してみませんか? これは同じ配置（数値ですが公称因子）を持ち、WindowsとMacの両方で私の側で機能します。
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
残念ながら、v04 は、番号付きの以前のバージョンと同じ出力を提供します。
カテゴリ。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 27 日金曜日 21:23
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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Re: 勾配の比較やあヒラリー、
新しいバージョンをアップロードしました(v0.04)番号付きレベルでより堅牢になるはずです。
ジュリアン
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
問題になるのは価値観のようです。 私が与えるとき
カテゴリ名 a1、a2 など 期待される出力が得られます。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 27 日金曜日 0:09
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
v03 を使用しましたが、以前と同じ出力が得られました。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 27 日金曜日 0:09
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはヒラリー、
問題を修正したと思います。 v0.03 をダウンロードして再インストールし、期待どおりの出力が得られたらお知らせください。
One-Way ANCOVA (w Interaction) アドインで単純な勾配を比較する
ジュリアン
Re: 勾配の比較うーん、それが出力された場合、スクリプトはどこかで失敗しているようです。 ステータスのカテゴリ要因のレベルとして数字を使用することに関係があるのではないかと思います。 スクリプトが値の順序をシャッフルするためにそれらのリストを作成しようとすると、リストではなくマトリックスとしてそれらを取り込むように見えます。 これに対する回避策を見つけて、新しいバージョンを投稿します。
Re: 勾配の比較ジュリアンさん、こんにちは。
アドインの 2 番目のバージョンがアップロードされ、動作しているようです
より良い。しかし、これは私が得るテーブルです:
アドインの説明とは異なります」参照
カテゴリがリストされておらず (ステータス 4 である必要があります)、テーブルは続行されません
他の参照カテゴリの場合。
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 26 日 木曜日 21:47
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較はい、そうです！ アドインについてのヒントをありがとう。 ただし、追加をインストールしました
指示に従って、モデルの適合を実行しました。 アドインをクリックすると、
アドインの名前 「適合モデルの最小二乗法を選択してください」というメッセージが表示されます
報告"。 どうすればいいですか？
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 26 日 木曜日 21:47
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較掘り下げた後...非線形プラットフォームのANOMは、推定値を「並列」モデルと比較しているように見えます。各グループのモデルは同じ形状ですが、x軸に沿ってシフトされています。したがって、この例の場合、勾配の中心線を見てきました。144.71 の ANOM は、勾配は同じですが各グループの切片が異なるモデルの勾配です。
Re: 勾配の比較アドインは、組み込みのスクリプト言語である JSL を使用して JMP の機能を拡張します。 ページからアドインをダウンロードし、それを開くと、アドインをインストールするかどうかを尋ねられます。 はいをクリックすると、アドインという新しいメニューが表示されます。 そのメニューから、私が書いたアドインを選択できるようになりました。
ユーザー コミュニティのファイル交換セクションには、他にも多くの便利なアドインがあります。一見の価値あり！
ジュリアン
Re: 勾配の比較ありがとう、ジュリアン。 アドインの使用に慣れていません。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 26 日 木曜日 21:12
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較こんにちはヒラリー、
レポートを再実行する手間を省くためのアドインを使用した前回の投稿をご覧いただければ幸いです。 そうでない場合は、そのリンクをもう一度示します。
One-Way ANCOVA (w Interaction) アドインで単純な勾配を比較する
ジュリアン
Re: 勾配の比較ありがとう、カレンとジュリアン、モデルの適合プラットフォームでパラメータ
推定値テーブルは、各勾配の t 検定も提供します。
平均勾配。 または、インジケーター関数のパラメーター化を使用して、
各勾配を最後のカテゴリの勾配と比較します。 しかし、他の
特定のペアは、カテゴリの順序を変更することによってのみ比較できます
モデルの再実行: たとえば 10 個のカテゴリがある場合、非常に面倒です。
から：ジュリアン
送信済： 2016 年 5 月 26 日 19:27 木曜日
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
ジュリアン・パリスからの返信
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Re: 勾配の比較素晴らしい提案、カレン！ 全体/平均勾配との比較が必要な場合、これは確かにこれらの分析を生成する最も直接的な方法です。
編集: 平均勾配と比較した場合の別のオプション (私は ANOM の方が好きですが) は、元のモデルの適合レポートから拡張推定値を要求することです (上の赤い三角形 > 推定値 > 拡張推定値)。 展開された推定値は、名義因子のすべてのレベルのすべてのパラメーターを示します。
Indicator Parameterization 推定とは異なり、これらはすべて平均応答に関するものです。 ここでの「回転円」は、平均/全体の勾配であり、相互作用パラメーターの推定値は、平均と比較した各地域の勾配の差です。
興味深いことに...これらの推定値の一部は、非線形プラットフォームの ANOM とはわずかに異なります。 日本の勾配の ANOM テーブルで与えられた推定値は 155.5 です。これは、モデルの当てはめの拡張された推定値レポートから得られたものと実際に等しく、141.35+14.16 = 155.51 です。 ただし、ANOM レポートでは、平均勾配が 144.71 でリスト/描画されていますが、これは正しくありません。(155.52+113.07+155.46)/3 = 141.35.)
Re: 勾配の比較グループ間で勾配を比較するための別のオプションは、非線形プラットフォームです (線形フィット オプションがあります)。Julian が行ったように車のデータを使用すると、重みが Y、ターニング サークルが X、国がグループで、[Fit Curve] > [Polynomals] > [Fit Linear] の下で、各グループの線形フィットが得られます。
次に、線形の赤い三角形の下で [Compare Parameter Estimates] を選択すると、切片と勾配の比較が表示されます (上記の表で推定されていることに注意してください)。 勾配の比較は ANOM によって行われるため、これはまさにあなたが探していたものではありません。したがって、比較は全体的な勾配と比較されます。どのグループの勾配も全体的な勾配と異なりますか? ANOMで検討中の問題です。
Re: 勾配の比較あなたは正しいです。 私は質問を誤解しており、カテゴリ変数の推定効果のペアごとの比較を示しました。
Re: 勾配の比較こんにちはヒラリー、
どういたしまして！ メールで私の投稿に返信してくれたようですので、スクリーンショットが届いていることを願っています。
最初にあなたの質問に取り組みましょう：
- 通常のパラメータ推定値と指標パラメータ推定値の違い: これは、JMP がカテゴリ変数をパラメータ化する方法に関係しています。 これを行うには、エフェクト コーディングとインジケータ コーディングの 2 つの方法があります。 計画された実験で一般的な効果コーディングは、推定値がすべてのグループの総平均を尊重するようにパラメーターをモデル化します。 そのため、通常のパラメータ推定値は、平均応答との差を示しています。 指標コーディングとは、推定値がベースラインまたは参照グループとの違いを反映していることを意味します。 どちらのタイプのパラメータ化も便利な場合がありますが、JMP のデフォルトであるエフェクト コーディングは、より複雑なモデルに対してより優れた特性を持っているため、好まれます。
- 定数を減算する相互作用項の命名: これは、センタリングまたは中心多項式の使用と呼ばれます。 その定数はその変数の平均であり、交互作用項を構築する際に、変数間のクロス積は、変数の元の値ではなく、平均を引いた後の変数の値を掛けて求められます。 これには、複雑なモデルに望ましい特性もあり、モデル内の低次項をより解釈しやすくするという有益な効果があります。 要するに、低次項のパラメータ推定値、たとえば日本と米国の重量の比較は、これらの国が平均回転円の車でどれだけ異なるかを示しています。 回転円変数の中心化がなければ、その低次項は、車の回転円半径が 0 の場合の推定値を示します (これはまったく意味がありません)。多項式のセンタリングとその結果の詳細については、この投稿の私の回答とビデオを参照してください。多重回帰での推定
- 各グループの勾配を取得するには、いくつかの方法があります。 指標パラメーター化テーブルを使用すると、連続変数の推定値を見ることができ、それが参照カテゴリの勾配の推定値になります。もう 1 つの方法は、[分析] > [Y を X でフィット] を使用することです。これを連続 Y と連続 X のみで設定し、[OK] をクリックします。出力が得られたら、[赤い三角形] > [グループ化] に移動し、カテゴリ変数を選択します。 これで、実行するアクションは X ごとに個別に実行されます。 赤い三角形 > フィット ラインに戻ります。 これで、カテゴリ X のレベルと同じ数の線形近似が得られます。 個々の勾配を読み取ることができます。
あなたのコメントについては、私は同意します！ 返信を投稿した後、これがいかに完全に手作業であるかについて考え始めました。 カテゴリカル X のレベルが多数ある場合、これは少し面倒です。 そこで、これを自動化するアドインに取り組みました。 One-Way ANCOVA (w Interaction) アドインで単純な勾配を比較する
これが役立つことを願っています！
ジュリアン
Re: 勾配の比較こんにちはジュリアン、
詳細な回答ありがとうございます。 ありがとうございます
説明の段階を1つずつ。 1 つのコメントとさらに 1 つのコメント
質問：
カテゴリ変数に 3 つ以上のレベルがある場合、これは変更を意味します
すべてをカバーするために必要な回数の値の順序付け
比較のペア。 これは難しいことではありませんが、JMP
これを 1 つのステップとしてメニューに組み込むことができます。
通常のパラメータ推定値との違いがわかりませんでした
指標関数のパラメータ化推定。 わからない
連続から減算された定数 (38.5862) の役割
推定値を取得する際の予測子 (ターニング サークル)。 SAS と
PROC GLM の ESTIMATE ステートメントを使用すると、
カテゴリ変数の各値の回帰勾配。 どうすれば入手することができますか
これらの値は JMP で?
再度、感謝します、
ヒラリー。
から：ジュリアン・パリス
送信済： 2016 年 5 月 25 日水曜日 0:44
に： Hillaryvoet
主題：あなたは Re: comparison of で Julian Parris によって言及されました
JMP ユーザーの勾配
JMPユーザーコミュニティ
<>
あなたがメンションされました
ジュリアン・パリス
<> *Re:
JMP User* での勾配の比較 - Julian Parris のリファレンスを表示
<>
Re: 勾配の比較やあヒラリーヴォート、
あなたの質問を正しく理解していれば、カテゴリ変数 (X1) と連続変数 (X2) を使用した回帰と、連続変数 (Y) を予測するそれらの間の相互作用があります。 カテゴリ変数 (X1) には 3 つ以上のレベルがあり、X1 と X2 の間に統計的に有意な交互作用があり、それをフォローアップして、Y の X2 への回帰がどのグループで異なるかを確認したいと考えています。 ここに他の人がリストした方法は、勾配のペアごとの差をテストしているようには見えませんが、連続回帰変数 (X2) の平均レベルを想定して、平均のペアごとの差をテストしているようです。必要なテストを取得する方法はありますが、いくつかの追加手順が必要になります。 この例では、Car Physical Data サンプル データセットを使用します。
まず、あなたが取り組んでいるようなモデルに適合します。 国とターニングサークル、およびそれらの相互作用に基づいて重量を予測します。
回帰プロットでは、日本/その他、日本/アメリカ、その他/アメリカの各ペア間の傾きの差の 3 つの検定で、あなたが何を求めているかを直接見ることができます。
効果の詳細で作成された国因子の検定 (たとえば、LSMeans Differences Student's t) は勾配差の検定ではなく、回転円の平均レベルを仮定して、それらの国で自動車の平均重量が異なるかどうかの検定です。
勾配のテストを明らかにするために、一番上の赤い三角形 > 見積もり > インジケーターのパラメーター化の見積もりに移動します
これは、指標のパラメーター化に基づくパラメーター推定値のテーブルを表示します (通常のパラメーター推定値テーブルが基づいている効果コーディングとは対照的に)。これは、カテゴリ因子の LAST レベルが参照カテゴリとして使用され、推定値がその参照カテゴリとの違いです。 これは私たちにとって役に立ちます。
USA の見積もりがないことに注意してください。 これは、米国が参照カテゴリであるためです。したがって、すべての見積もりは、米国での見積もりとは異なります。国 [日本] は、推定値 256.78 で、日本と米国の体重の平均差を表しています。 これは、上記の順序の相違点レポートの表で見たものと同じであることに注意してください。
交互作用パラメータの推定値を見ると、同じロジックを使用できます: Country[Japan]*(Turning Circle-38.5862) および関連する推定値は、日本の勾配が米国の勾配とどのように異なるかです (ちなみに、米国の勾配は参照カテゴリであるため、「Turning Circle」の下にリストされているため、155.46 が米国です)。日本の勾配は米国の勾配とほぼ同じであることに注意してください。違いは 0.06 の値 (p = 0.9985) だけです。 その他の傾きは、米国とは -42.38、p = 0.2193 異なります。
もうすぐです。 日本 vs その他のテストが 1 つ欠けています。 これを取得するには、JMP で日本またはその他を参照カテゴリとして扱い、この分析を再実行する必要があります。 その他を参照カテゴリとして扱うことを選択します。 参照カテゴリを変更するには、列 Country の Value Ordering プロパティを変更します。 テーブルの列を右クリックし、[列情報] に移動します。 [列のプロパティ] をクリックし、[値の順序] を選択します。 順序を変更するには、[その他] を選択して [下へ移動] をクリックします。 リストの最後のカテゴリが参照カテゴリになります。完了したら [OK] をクリックします。
モデルを再実行するには、既存の [モデルの適合] 出力 > [スクリプト] > [分析のやり直し] の一番上の赤い三角形に移動します。
"Indicator Function Parameterization" には、以前に見たものと同じ分析がリストされていますが、参照カテゴリとして "Other" が含まれています。
そして今、最後のテストがあります。 「Country[Japan]*(Turning Circle-38.5862)」の行にある Japan vs Other。42.45 の差、p = 0.2204。
これで、3 つのペアワイズ勾配テストができました。
日本対アメリカ、差 = 0.06、p = 0.9985。
その他対アメリカ、差＝ 42.38、p = 0.2193。
日本 vs その他、違い = 42.45、p = 0.2204。
これが役立つことを願っています！
ジュリアン
Re: 勾配の比較回帰からの回帰パラメーターの推定値: (年齢層の推定値がテストしたいものであると仮定します)
複数の比較を実行した結果:
14 歳と 16 歳のペアを比較: 傾きの差: 2.3656086-0.2714001=2.0942085
Re: 勾配の比較多重比較検定は最小二乗平均の比較を示していますが、それは勾配と同じです。 2 つのレベルのカテゴリ変数 (Q と呼びましょう) があり、連続変数が X と呼ばれる場合を考えてみましょう。 モデルは Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X です。
Q を最初のレベル 1 に固定するとします。 私のモデルは、Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X に単純化されます。
B12 交互作用パラメーターは、カテゴリ変数のさまざまなレベルの勾配の調整であることに注意してください。 したがって、交互作用項の最小二乗平均が異なるかどうかをテストすることは、勾配が異なるかどうかをテストすることと同じです。 カテゴリ変数のレベル 1 の B12 がカテゴリ変数のレベル 2 の B12 と異なる場合、これら 2 つのカテゴリの勾配は異なります。
Re: 勾配の比較ANCOVA は、カテゴリ変数を使用してモデルを実行することによって実行されます。
連続変数、そして – 私が興味を持っている場合 – 交互作用
勾配が等しいかどうかをテストする項。 見積もりの使用 – 複数
比較は、最小二乗法の違いと有意性を示します
斜面の間ではないことを意味します。
から：建草
送信済： 2016 年 5 月 24 日火曜日 21:15
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 勾配の比較
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勾配の比較
jiancao からの返信
<> で
ディスカッション- 完全な議論を見る
<>
Re: 勾配の比較ANCOVA に Fit Model の標準最小二乗法を使用する場合は、見積り=>複数の比較ペアごとの比較のための上部の赤い三角形からのオプション。 詳細については、下にスクロールしてドキュメントを確認してください。すべてのペアワイズ比較次のスクリーンショットは、Tukey の年齢グループのすべてのペアごとの比較を示しています。
