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comparaison des pentes<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Après avoir exécuté un modèle ANCOVA avec plus de deux valeurs de la variable catégorielle, comment puis-je effectuer des comparaisons de pentes par paire ?

Hillary.

Re: comparaison des pentes

Dans les versions récentes de JMP, la plate-forme Fit Model dispose également d'une option de rapport "Comparer les pentes" sous Estimations sous le triangle rouge supérieur dans la sortie Fit Model.

 

Ce rapport peut être utilisé pour comparer statistiquement chacune des pentes individuelles (correspondant à chaque niveau du facteur catégoriel) à la pente moyenne globale, à l'aide de la construction d'analyse des moyennes (ANOM) dans JMP.

 

 

Remarquez comment dans cet exemple, puisqu'aucune des trois pentes ne dépasse les limites de décision du test (UDL, LDL), nous pouvons affirmer qu'aucune des pentes n'est statistiquement significativement différente de la pente moyenne globale ; par conséquent, nous pouvons en déduire qu'aucune des pentes n'est différente l'une de l'autre.Cette conclusion correspond bien à ce que nous pouvons affirmer lorsque nous effectuons des comparaisons par paires pour comparer les pentes comme indiqué ci-dessus.

 

Par exemple, lorsque nous comparons le Japon aux États-Unis, nous pouvons affirmer que nous n'avons pas de preuves pour rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle les pentes sont les mêmes, étant donné la valeur de p du test de comparaison par paires obtenue = 0,9985.Nous pouvons faire des déclarations similaires en comparant Autre vs États-Unis, et Japon vs Autre (où p = 0,2193 et p = 0,2204, respectivement).

 

Notez également que la "Moyenne du groupe" telle que détaillée dans l'en-tête "Comparaisons avec le résumé de la moyenne globale" au bas du rapport n'est que la pente correspondant au niveau particulier du pays.Par exemple, la pente correspondant au Japon est de 155,5177 et celle correspondant à Autre est de 113,0713. Japon - Autre = 155,5177 - 113,0713 = 42,4464 qui arrondit à 42,45, identique à l'analyse ci-dessus.

 

Enfin, notez que les limites de confiance sur les pentes observées sont indiquées respectivement par "Lower Limit" et "Upper Limit".Nous pouvons représenter graphiquement les pentes observées et leurs limites de confiance dans JMP à l'aide de Graph Builder après un clic droit pour en faire un tableau de données.

En faisant glisser Upper Limit et Lower Limit dans le rôle Limits dans Graph Builder, Group Mean dans le rôle Y et Level dans le rôle X, nous obtenons le graphique suivant qui n'est qu'une représentation graphique du tableau :

 

Étant donné que les trois intervalles de confiance se chevauchent, nous pouvons affirmer sur la base de la relation entre les intervalles de confiance et les tests de signification (voir le chapitre 21 de Statistiques expérimentales par Mary Gibbons Natrella du National Bureau of Standards), que nous n'avons aucune preuve que les pentes sont différentes les unes des autres (au niveau alpha de 0,05, puisque ces limites sont construites avec une confiance de 95%).

 

 

 

Re: comparaison des pentes

Julien,

 

Je trouve ce poste très utile. Cependant, je me bats avec une question. Si la variable catégorielle a plusieurs niveaux, par exemple 18 dans mon cas, JMP effectue une comparaison par paires des pentes. Existe-t-il de toute façon une comparaison multiple via Tukey ou d'autres tests pour éviter le taux d'erreur élevé en ayant des comparaisons de pente par paires. Merci

Re: comparaison des pentes

Excellent! Je suis tellement content que nous ayons compris cela

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Génial! Le complément fonctionne désormais lorsque la variable catégorielle a une valeur numérique

valeurs.

Merci beaucoup,

Hillary.

De: julien

Expédié: jeudi 02 juin 2016 20:55

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Bonjour Hillary,

Cela a aidé! Je pense que j'ai trouvé un problème et que je viens de mettre à jour le complément (v0.05). Ce qui s'est passé, c'est qu'il n'y avait qu'une liste partielle de niveaux dans l'ordre des valeurs puisque vous avez ajouté un niveau après que l'ordre ait été défini. Dans la nouvelle version du complément, les paramètres initiaux pour l'ordre des valeurs ne sont pas tirés de la propriété de la colonne, mais sont trouvés en créant une liste de chaque niveau unique du facteur catégoriel. Cela devrait être plus robuste à ces problèmes. J'espère que c'est une curiosité apaisée... l et moi savoir si cela fonctionne maintenant pour vous.

julien

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Il n'y avait rien dans le journal. Je joins le jeu de données adapté, le

Ajuster la sortie du modèle et les résultats après l'exécution du complément.

Merci,

Hillary.

De: julien

Expédié: mercredi 01 juin 2016 21:20

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Bonjour Hillary,

De plus en plus curieux, en effet !Je n'ai pas encore été en mesure de déchiffrer cela, et je ne peux pas non plus obtenir ce comportement exact à reproduire de mon côté (sur mac ou Windows 8). Il est particulièrement étrange que nous obtenions des échecs incohérents ! Il peut être utile de voir les messages d'erreur que vous obtenez signalés au journal (menu Affichage > Journal). Il sera plus utile si vous effacez le contenu du journal avant d'exécuter le complément (Édition > Effacer), puis après avoir exécuté le complément, s'il échoue, enregistrez le journal dans un fichier et joignez-le ici. Cela devrait me donner une idée de l'endroit où les choses échouent.

julien

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

En plus de ma dernière lettre :

J'ai essayé d'ajouter une quatrième catégorie à votre ensemble de données de test. Quand j'ai couru le

complément Je n'ai obtenu que des résultats pour les catégories 1, 2 et 3 comme référence

catégories. Pourriez-vous utiliser ces informations pour résoudre le puzzle ?

Hillary.

De: julien

Expédié: samedi 28 mai 2016 20:15

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Curieux et curieux.

1. Votre ensemble de données a parfaitement fonctionné.

2. Sur mon ensemble de données d'origine, j'ai vérifié la commande de valeur et j'ai trouvé

cela s'est ordonné naturellement.

3. J'ai essayé de supprimer cette commande, mais avec ou sans elle, je ne comprends pas

l'ensemble des comparaisons. Dans certaines versions, je n'obtiens aucune sortie de

votre complément et dans certains, je reçois uniquement la catégorie de référence standard.

4. J'ai essayé une autre variable numérique que j'ai définie comme Nominale : idem.

5. J'ai créé mon propre petit ensemble de données. Encore une fois, le nombre

variable catégorielle ne m'a donné qu'une seule catégorie de référence. C'était le

même si je l'ai défini comme Caractère-Nominal ou Numérique-Nominal.

6. J'utilise JMP 12 sous Windows 7.

Pouvez-vous aider ?

Merci,

Hillary.

De: julien

Expédié: samedi 28 mai 2016 20:15

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Comme c'est intéressant ! Nous irons au fond des choses.Voici quelques trucs à essayer :

1. Sur l'ensemble de données qui échoue, vérifiez si l'ordre des valeurs est défini pour votre facteur (la colonne numérotée) - Cliquez avec le bouton droit sur la colonne> Infos sur la colonne, puis vérifiez s'il existe un ordre des valeurs défini sous les propriétés. Si l'ordre de valeur est défini, semble-t-il vide ? Supprimez cette propriété et réessayez le complément. Si cela fonctionne maintenant, je pense que je sais ce qui se passait.
2. Si cela ne fonctionne pas, avez-vous un autre jeu de données avec des propriétés similaires que vous pourriez essayer ? J'aimerais tester la possibilité qu'il s'agisse de quelque chose de spécifique à l'ensemble de données avec lequel vous travaillez.
3. Si vous n'avez pas d'autre ensemble de données avec cet arrangement, essaieriez-vous avec cet ensemble de données de test que j'ai joint ici ? Cela a le même arrangement (facteur numérique mais nominal) et fonctionne de mon côté sur Windows et Mac.

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

J'ai bien peur que la v04 donne le même résultat que les versions précédentes pour les numéros

catégories.

Hillary.

De: julien

Expédié: vendredi 27 mai 2016 21:23

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Salut Hillary,

Je viens de télécharger une nouvelle version (v0.04) qui devrait être plus robuste avec des niveaux numérotés.

julien

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Il semble que ce soient les valeurs qui posent problème. Quand je donne le

noms de catégories a1, a2, etc. J'obtiens le résultat attendu.

Hillary.

De: julien

Expédié: vendredi 27 mai 2016 00:09

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

J'ai utilisé la v03 mais j'ai obtenu le même résultat qu'avant.

Hillary.

De: julien

Expédié: vendredi 27 mai 2016 00:09

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Bonjour Hillary,

Je crois avoir réglé le problème. Téléchargez la v0.03 et réinstallez-la et faites-moi savoir si vous obtenez le résultat attendu.

Comparer les pentes simples dans le complément ANCOVA à sens unique (w Interaction)

julien

Re: comparaison des pentes

Hmm, on dirait que le script échoue quelque part si c'est la sortie que vous obtenez. Je soupçonne que cela pourrait avoir à voir avec le fait d'avoir des nombres comme niveaux de votre facteur catégorique de statut. Lorsque le script cherche à faire une liste de ceux pour mélanger la valeur, il semble les prendre comme une matrice et non comme une liste. Je vais trouver une solution de contournement pour cela et poster une nouvelle version.

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Je vois que vous avez téléchargé la deuxième version du complément et qu'elle fonctionne

meilleur. Cependant voici le tableau que j'obtiens :

qui est différent de votre description de l'Add In" la référence

la catégorie n'est pas répertoriée (devrait être le statut 4) et le tableau ne continue pas

pour les autres catégories de référence.

Merci,

Hillary.

De: julien

Expédié: jeudi 26 mai 2016 21:47

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Oui en effet! Merci pour le conseil sur les compléments. Cependant: j'ai installé l'Add

Comme vous l'avez demandé et exécuté le modèle d'ajustement. Lorsque je clique sur Add Ins et que

nom de votre complément Je reçois un message "Sélectionnez un modèle d'ajustement aux moindres carrés

Signaler". Comment puis-je faire cela?

Hillary.

De: julien

Expédié: jeudi 26 mai 2016 21:47

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Après quelques recherches ... l'ANOM de la plate-forme non linéaire semble comparer les estimations au modèle "parallèle" où le modèle de chaque groupe a la même forme mais est décalé le long de l'axe des x.Ainsi, dans le cas de l'exemple, nous avons examiné la ligne médiane pour la pente ANOM de 144,71 est la pente du modèle avec la même pente mais des interceptions différentes pour chaque groupe.

Re: comparaison des pentes

Les compléments étendent les fonctionnalités de JMP à l'aide du langage de script intégré, JSL. Téléchargez le complément à partir de la page et lorsque vous l'ouvrirez, JMP vous demandera si vous souhaitez installer le complément. Cliquez sur oui, et vous verrez apparaître un nouveau menu appelé Compléments. Dans ce menu, vous pouvez maintenant sélectionner le complément que j'ai écrit.

Vous trouverez de nombreux autres compléments utiles dans la section d'échange de fichiers de la communauté des utilisateurs.Ça vaut le détour !

julien

Re: comparaison des pentes

Merci, Julien. Je ne suis pas familier avec l'utilisation des compléments.

Hillary.

De: julien

Expédié: jeudi 26 mai 2016 21:12

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Bonjour Hillary,

J'espère que vous avez vu mon post précédent avec le complément pour éliminer une partie de l'ennui lié à la réexécution du rapport. Si ce n'est pas le cas, voici à nouveau ce lien :

Comparer les pentes simples dans le complément ANCOVA à sens unique (w Interaction)

julien

Re: comparaison des pentes

Merci, Karen et Julian, Sur la plateforme Fit Model, le paramètre

Le tableau des estimations donne également un test t pour chaque pente par rapport à la

pente moyenne. Ou on peut utiliser le paramétrage de la fonction indicateur et

obtenir une comparaison de chaque pente à celle de la dernière catégorie. Mais d'autres

des paires spécifiques ne peuvent être comparées qu'en modifiant l'ordre des catégories

et relancer le modèle : très fastidieux si vous avez, disons, 10 catégories.

De: julien

Expédié: jeudi 26 mai 2016 19:27

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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Re: comparaison des pentes

Excellente suggestion, Karine ! C'est certainement le moyen le plus direct de produire ces analyses lorsqu'une comparaison avec la pente globale/moyenne est nécessaire.

Modifier : Une autre option si nous recherchons des comparaisons avec la pente moyenne (même si je préfère ANOM) consiste à demander des estimations étendues à partir du rapport d'origine du modèle d'ajustement (Triangle rouge supérieur > Estimations > Estimations étendues). Les estimations développées montrent tous les paramètres pour tous les niveaux des facteurs nominaux :

Contrairement aux estimations du paramétrage de l'indicateur, celles-ci se rapportent toutes à la réponse moyenne. "Turning Circle" ici est alors la pente moyenne/globale, et les estimations des paramètres d'interaction sont les différences de pente pour chaque région par rapport à la moyenne.

Fait intéressant... certaines de ces estimations sont très légèrement différentes de l'ANOM dans la plate-forme non linéaire. L'estimation donnée dans le tableau ANOM pour la pente du Japon est de 155,5, ce qui est en effet égal à ce que nous récupérons du rapport d'estimations élargies dans Fit Model : 141,35 + 14,16 = 155,51. Cependant, dans le rapport ANOM, la pente moyenne est répertoriée/dessinée à 144,71, ce qui n'est pas correct.(155,52+113,07+155,46)/3 = 141,35.)

Re: comparaison des pentes

Une autre option pour comparer les pentes entre les groupes est la plate-forme non linéaire (qui a une option d'ajustement linéaire).En utilisant les données de la voiture comme Julian l'a fait si vous avez le poids comme Y, le cercle tournant comme X, puis le pays comme groupe, puis sous Fit Curve>Polynomials>Fit Linear, vous obtiendrez un ajustement linéaire pour chaque groupe :

Ensuite, sous le triangle rouge linéaire, sélectionnez "Comparer les estimations de paramètres" et vous obtiendrez une comparaison des interceptions et des pentes (notez qu'elles ont été estimées pour vous dans le tableau ci-dessus). Ce n'est pas exactement ce que vous recherchiez car la comparaison des pentes est effectuée par ANOM, donc la comparaison se fait avec la pente globale : la pente d'un groupe diffère-t-elle de la pente globale ? c'est la question à l'étude avec les ANOM.

Re: comparaison des pentes

Vous avez raison. J'ai mal compris la question et j'ai montré la comparaison par paires des effets estimés de la variable catégorielle.

Re: comparaison des pentes

Bonjour Hillary,

De rien! Il semble que vous ayez répondu à mon message par e-mail, j'espère donc que les captures d'écran sont parvenues.

Permettez-moi d'abord d'aborder vos questions :

• Différence entre les estimations des paramètres réguliers et les estimations des paramètres de l'indicateur : cela est lié à la manière dont JMP paramétrise les variables catégorielles. Il existe deux manières de procéder : le codage des effets et le codage des indicateurs. Le codage des effets, courant dans les expériences conçues, modélise les paramètres de telle sorte que les estimations respectent la moyenne générale dans tous les groupes. Ainsi, les estimations des paramètres réguliers indiquent une différence par rapport à la réponse moyenne. Le codage des indicateurs signifie que les estimations reflètent une différence par rapport à un groupe de référence ou de référence. Les deux types de paramétrage sont parfois utiles, mais le codage d'effet, la valeur par défaut dans JMP, a de meilleures propriétés pour les modèles plus complexes et est donc préféré.
• La dénomination des termes d'interaction avec soustraction d'une constante : c'est ce qu'on appelle le centrage, ou l'utilisation d'un polynôme centré. Cette constante est la moyenne de cette variable, et lors de la construction du terme d'interaction, le produit croisé entre les variables se trouve en multipliant non pas les valeurs d'origine de la variable, mais la valeur de la variable après soustraction de la moyenne. Cela a également des propriétés souhaitables pour les modèles compliqués et a pour effet utile de garder les termes d'ordre inférieur dans le modèle plus interprétables. En bref, les estimations des paramètres des termes d'ordre inférieur, par exemple du Japon par rapport aux États-Unis en termes de poids, indiquent à quel point ces pays diffèrent pour les voitures à rayon de braquage moyen. Sans centrage de la variable du rayon de braquage, ce terme d'ordre inférieur indiquerait l'estimation lorsque les voitures ont un rayon de braquage de 0 (ce qui n'a pas vraiment de sens).Pour plus d'informations sur le centrage d'un polynôme et ses conséquences, voir ma réponse et ma vidéo sur ce post : estimations en régression multiple
• Il existe plusieurs façons d'obtenir les pentes pour chaque groupe. En utilisant le tableau de paramétrage des indicateurs, vous pouvez simplement regarder l'estimation de votre variable continue, et ce sera l'estimation de la pente de la catégorie de référence.Une autre méthode consiste à utiliser Analyser > Ajuster Y par X.Configurez cela avec juste votre Y continu et votre X continu, cliquez sur OK, puis une fois que vous avez la sortie, allez dans le Triangle rouge > Grouper par, puis sélectionnez votre variable catégorielle. Maintenant, quelle que soit l'action que vous effectuez, elle sera effectuée séparément pour chaque X. Revenez au Triangle rouge > Ajuster la ligne. Vous aurez maintenant autant d'ajustements linéaires que vous avez de niveaux de votre X catégoriel. Vous pouvez y lire les pentes individuelles.

Quant à votre commentaire, je suis d'accord ! Après avoir posté ma réponse, j'ai commencé à penser à quel point c'était complètement manuel ! Si vous avez plusieurs niveaux de votre X catégoriel, ce serait un peu fastidieux. J'ai donc travaillé sur un complément pour automatiser cela : Comparer les pentes simples dans le complément ANCOVA à sens unique (w Interaction)

J'espère que ça aide!

julien

Re: comparaison des pentes

Salut Julien,

Merci pour votre réponse détaillée. J'apprécie vraiment votre passage

les étapes de l'explication une à une. Un commentaire et un de plus

question:

Si la variable catégorielle a plus de trois niveaux, cela signifie changer

l'ordre des valeurs autant de fois que nécessaire pour couvrir tous les

paires de comparaisons. Ce n'est pas difficile, mais ce serait bien si JMP

pourrait intégrer cela dans le menu en une seule étape.

Je n'ai pas compris la différence entre les estimations des paramètres réguliers

et les estimations de paramétrisation de la fonction indicatrice. Je ne comprends pas non plus

le rôle de la constante (38,5862) soustraite de la constante

prédicteur (cercle tournant) pour obtenir les estimations. Lorsque vous utilisez SAS et

l'instruction ESTIMATE dans PROC GLM permet d'obtenir une estimation de la

pente de régression pour chaque valeur de la variable catégorielle. Comment puis-je avoir

ces valeurs dans JMP ?

Merci encore,

Hillary.

De: Julien Paris

Expédié: mercredi 25 mai 2016 00:44

À: hillaryvoet

Matière: Vous avez été mentionné par Julian Parris dans Re : comparaison de

pentes dans JMP User

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Vous avez été mentionné

par Julian Parris

<> *dans Re :

comparaison des pentes dans JMP User* - Voir la référence de Julian Parris à vous

<>

Re: comparaison des pentes

Salut Hillary Voet ,

Si je comprends bien votre question, vous avez une régression avec une variable catégorielle (X1) et une variable continue (X2) et l'interaction entre elles prédisant une variable continue (Y). Votre variable catégorielle (X1) a plus de deux niveaux, et vous avez une interaction statistiquement significative entre X1 et X2 et vous aimeriez faire un suivi pour voir pour quels groupes la régression de Y sur X2 diffère. Les méthodes répertoriées par d'autres ici ne semblent pas tester les différences de pentes par paires, mais plutôt la différence de moyennes par paires, en supposant un niveau moyen sur le régresseur continu (X2).Il existe un moyen d'obtenir les tests que vous souhaitez, mais cela nécessitera quelques étapes supplémentaires. J'utiliserai l'exemple de jeu de données Car Physical Data pour cet exemple.

Je vais d'abord adapter un modèle comme celui avec lequel vous travaillez. Je prédis le poids sur la base du pays et du cercle de braquage, et de leur interaction.

Dans le diagramme de régression, nous pouvons voir directement ce que vous demandez, trois tests des différences de pentes entre chaque paire, Japon/Autre, Japon/USA, Autre/USA.

Les tests produits sous Détails de l'effet pour le facteur Pays, (par exemple LSMeans Différences Student's t), ne sont pas des tests de différences de pente, mais des tests visant à déterminer si le poids moyen des voitures diffère pour les pays en supposant le niveau moyen de rayon de braquage.

Pour révéler un test de pentes, nous irons au triangle rouge le plus haut > Estimations > Estimations de paramétrage des indicateurs

Cela affichera un tableau d'estimations de paramètres basé sur une paramétrisation d'indicateur (par opposition au codage des effets, sur lequel est basé le tableau d'estimations de paramètres régulier), ce qui signifie que le DERNIER niveau de votre facteur catégoriel est utilisé comme catégorie de référence, et des estimations sont des différences par rapport à cette catégorie de référence. Cela nous sera utile.

Notez que nous ne voyons aucune estimation avec les États-Unis. C'est parce que les États-Unis sont notre catégorie de référence, donc toutes les estimations sont des différences par rapport à ce qui a été estimé pour les États-Unis. Pays [Japon], avec une estimation de 256,78, indique à quel point le Japon diffère des États-Unis en termes de poids en moyenne. Notez que c'est la même chose que nous avons vue ci-dessus dans le tableau du rapport des différences ordonnées.

Si nous regardons les estimations des paramètres d'interaction, nous pouvons utiliser la même logique : Country[Japan]*(Turning Circle-38.5862), et les estimations associées, est la façon dont la pente pour le Japon diffère de la pente pour les États-Unis (en passant, la pente pour les États-Unis est répertoriée sous "Turning Circle" car c'est la catégorie de référence, donc 155,46 est les États-Unis).Notez que la pente pour le Japon est presque la même que la pente pour les États-Unis -- différente seulement d'une valeur de 0,06, p = 0,9985. La pente pour Autre diffère de celle des États-Unis de -42,38, p = 0,2193.

Nous y sommes donc presque. Il nous manque un test, Japon vs Autre. Pour obtenir cela, nous devons demander à JMP de traiter le Japon ou Autre comme catégorie de référence, puis de relancer cette analyse. Je vais choisir de traiter Autre comme catégorie de référence. Pour modifier la catégorie de référence, nous allons modifier la propriété Value Ordering pour la colonne Country. Faites un clic droit sur la colonne dans le tableau et accédez à Infos sur la colonne. Cliquez sur Propriétés de la colonne, puis sélectionnez Ordre des valeurs. Pour modifier l'ordre, sélectionnez "Autre" et cliquez sur Descendre. La dernière catégorie répertoriée sera la catégorie de référence.Cliquez sur OK lorsque vous avez terminé.

Pour réexécuter le modèle, accédez au triangle rouge le plus haut de votre sortie de modèle d'ajustement existante > script > Rétablir l'analyse.

Le "Paramétrage de la fonction d'indicateur" répertorie désormais les mêmes analyses que nous avons vues auparavant, mais avec "Autre" comme catégorie de référence.

Et maintenant nous avons notre dernier test, la différence de pente entre Japan vs Other, que l'on retrouve dans la ligne "Country[Japan]*(Turning Circle-38.5862)".Une différence de 42,45, p = 0,2204.

Nous avons donc nos trois tests de pente par paires.

Japon vs États-Unis, différence = 0,06, p = 0,9985.

Autre contre États-Unis, différence = 42,38, p = 0,2193.

Japon vs Autre, différence = 42,45, p = 0,2204.

J'espère que ça aide!

julien

Re: comparaison des pentes

Estimations des paramètres de régression à partir de la régression : (je suppose que les estimations sur les groupes d'âge sont ce que vous voulez tester)

Les résultats de l'exécution de comparaisons multiples :

En comparant le couple Age 14 à Age 16 : la différence de pente : 2,3656086-0,2714001=2,0942085

Re: comparaison des pentes

Le test de comparaisons multiples vous donne une comparaison des moyennes des moindres carrés, mais c'est la même chose que les pentes. Considérons un cas avec 2 niveaux de votre variable catégorielle (appelons-la Q) et votre variable continue s'appelle X. Votre modèle est Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X.

Supposons que je fixe Q au premier niveau, 1. Mon modèle se simplifie en Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X.

Notez que le paramètre d'interaction B12 est l'ajustement de la pente pour les différents niveaux de la variable catégorielle. Par conséquent, tester pour voir si les moyennes des moindres carrés des termes d'interaction sont différentes équivaut à tester si les pentes sont différentes. Si B12 pour le niveau 1 de la variable catégorielle est différent de B12 pour le niveau 2 de la variable catégorielle, alors les pentes pour ces deux catégories sont différentes.

Re: comparaison des pentes

L'ANCOVA est réalisée en exécutant un modèle avec une variable catégorielle, un

variable continue, et – dans le cas qui m'intéresse – une interaction

terme qui teste l'égalité des pentes. Utilisation d'estimations - Multiple

Les comparaisons donnent les différences et la signification entre le moindre carré

Moyens, pasentre les pentes.

De: jiancao

Expédié: mardi 24 mai 2016 21:15

À: Hillary Voet

Matière: Re: - comparaison des pentes

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comparaison des pentes

réponse de jiancao

<> dans

Discussions - Voir la discussion complète

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Re: comparaison des pentes

Si vous utilisez les moindres carrés standard du modèle d'ajustement pour l'ANCOVA, sélectionnez Estimations => Comparaisons multiples option du triangle rouge supérieur pour les comparaisons par paires. Pour plus d'informations, consultez la documentation en faisant défiler jusqu'à Toutes les comparaisons par paires La capture d'écran suivante montre toutes les comparaisons par paires de Tukey pour les groupes d'âge