Vergleich der Pisten<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Wie kann ich nach dem Ausführen eines ANCOVA-Modells mit mehr als zwei Werten der kategorialen Variablen paarweise Vergleiche von Steigungen durchführen?
Hillary.
Re: PistenvergleichIn neueren JMP-Versionen verfügt die Modellanpassungsplattform auch über eine Berichtsoption „Pisten vergleichen“ unter „Schätzungen“ unter dem oberen roten Dreieck in der Ausgabe „Modellanpassung“.
Dieser Bericht kann verwendet werden, um jede einzelne Steigung (entsprechend jeder Stufe des kategorialen Faktors) statistisch mit der durchschnittlichen Gesamtsteigung zu vergleichen, indem das Konstrukt Analysis of Means (ANOM) in JMP verwendet wird.
Beachten Sie, dass in diesem Beispiel, da keine der drei Steigungen die Entscheidungsgrenzen des Tests (UDL, LDL) überschreiten, wir behaupten können, dass keine der Steigungen statistisch signifikant von der durchschnittlichen Gesamtsteigung abweicht; daher können wir folgern, dass sich keine der Steigungen voneinander unterscheidet.Diese Schlussfolgerung stimmt gut mit dem überein, was wir behaupten können, wenn wir paarweise Vergleiche durchführen, um die Steigungen wie oben beschrieben zu vergleichen.
Wenn wir beispielsweise Japan mit den USA vergleichen, können wir behaupten, dass wir keine Beweise haben, um die Nullhypothese abzulehnen, dass die Steigungen angesichts des erhaltenen p-Werts des Tests für paarweise Vergleiche gleich sind = 0,9985.Wir können ähnliche Aussagen machen, wenn wir „Andere“ mit den USA und Japan mit „Andere“ vergleichen (wobei p = 0,2193 bzw. p = 0,2204).
Beachten Sie auch, dass der „Gruppenmittelwert“, wie er in der Überschrift „Vergleiche mit Gesamtdurchschnittszusammenfassung“ unten im Bericht aufgeführt ist, nur die Steigung ist, die der jeweiligen Ebene des Landes entspricht.Zum Beispiel beträgt die Steigung für Japan 155,5177 und die für Sonstige 113,0713. Japan – Andere = 155,5177 – 113,0713 = 42,4464, was auf 42,45 gerundet wird, identisch mit der obigen Analyse.
Beachten Sie schließlich, dass die Konfidenzgrenzen auf den beobachteten Steigungen jeweils durch „Untergrenze“ und „Obergrenze“ angezeigt werden.Wir können die beobachteten Steigungen und ihre Vertrauensgrenzen in JMP mit Graph Builder nach einem Rechtsklick in eine Datentabelle grafisch darstellen.
Durch Ziehen von Upper Limit und Lower Limit in die Limits-Rolle im Graph Builder, Group Mean in die Y-Rolle und Level in X-Rolle erhalten wir das folgende Diagramm, das nur eine grafische Darstellung der Tabelle ist:
Da sich alle drei Konfidenzintervalle überschneiden, können wir anhand des Zusammenhangs zwischen Konfidenzintervallen und Signifikanztests (s. Kap. 21 der Experimentelle Statistik von Mary Gibbons Natrella vom National Bureau of Standards), dass wir keine Beweise dafür haben, dass sich die Steigungen voneinander unterscheiden (auf dem 0,05-Alpha-Niveau, da diese Grenzen mit 95 % Konfidenz konstruiert wurden).
Re: PistenvergleichJulianisch,
Ich finde diesen Beitrag sehr nützlich. Allerdings quäle ich mich mit einer Frage. Wenn die kategoriale Variable viele Ebenen hat, in meinem Fall beispielsweise 18, führt JMP einen paarweisen Vergleich der Steigungen durch. Gibt es trotzdem einen Mehrfachvergleich durch Tukey oder andere Tests, um die große Fehlerrate zu vermeiden, indem paarweise Vergleiche der Steigung durchgeführt werden? Vielen Dank
Re: PistenvergleichExzellent! Ich bin so froh, dass wir das herausgefunden haben
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Brillant! Das Add-In funktioniert jetzt, wenn die kategoriale Variable numerisch ist
Werte.
Vielen herzlichen Dank,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 02. Juni 2016 20:55 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Hillary,
Das hat geholfen! Ich glaube, ich habe ein Problem aufgespürt und gerade das Add-In (v0.05) aktualisiert. Was dort passiert ist, ist, dass es nur eine unvollständige Liste von Ebenen in der Wertreihenfolge gab, da Sie eine Ebene hinzugefügt haben, nachdem die Reihenfolge festgelegt wurde. In der neuen Version des Add-Ins werden die anfänglichen Einstellungen für die Wertereihenfolge nicht aus der Spalteneigenschaft übernommen, sondern durch Erstellen einer Liste aller eindeutigen Ebenen des kategorialen Faktors gefunden. Dies sollte robuster gegenüber diesen Problemen sein. Hoffentlich ist das eine Kuriosität erledigt... l Lassen Sie mich wissen, ob das jetzt für Sie funktioniert.
julianisch
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Im Log stand nichts. Ich hänge den angepassten Datensatz an, der
Fit Model-Ausgabe und die Ergebnisse nach dem Ausführen des Add-Ins.
Vielen Dank,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Mittwoch, 01. Juni 2016 21:20 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Hillary,
Neugieriger und neugieriger, in der Tat!Ich konnte das noch nicht knacken, noch kann ich dieses genaue Verhalten auf meiner Seite replizieren (auf Mac oder Windows 8). Es ist besonders seltsam, dass wir unbeständig scheitern! Es kann hilfreich sein, zu sehen, welche Fehlermeldungen im Protokoll gemeldet werden (Menü „Ansicht“ > „Protokoll“). Es ist am hilfreichsten, wenn Sie den Inhalt des Protokolls löschen, bevor Sie das Add-In ausführen (Bearbeiten > Löschen), und dann nach dem Ausführen des Add-Ins, falls es fehlschlägt, das Protokoll in einer Datei speichern und hier anhängen. Das sollte mir ein Gefühl dafür geben, wo die Dinge versagen.
julianisch
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Ergänzend zu meinem letzten Brief:
Ich habe versucht, Ihrem Testdatensatz eine vierte Kategorie hinzuzufügen. Als ich die lief
add-in habe ich nur Ergebnisse für die Kategorien 1, 2 und 3 als Referenz erhalten
Kategorien. Könntest du diese Informationen verwenden, um das Rätsel zu lösen?
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Samstag, 28. Mai 2016 20:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Julian,
Kurioser und Kurioser.
1. Ihr Datensatz hat einwandfrei funktioniert.
2. Auf meinem ursprünglichen Datensatz habe ich die Wertreihenfolge überprüft und gefunden
das ist natürlich bestellt.
3. Ich habe versucht, diese Reihenfolge zu entfernen, aber mit oder ohne bekomme ich es nicht hin
die ganze Reihe von Vergleichen. In einigen Versionen bekomme ich keine Ausgabe von
Ihr Add-In und in einigen bekomme ich nur die Standard-Referenzkategorie.
4. Versuchte eine andere numerische Variable, die ich als Nominal definiert habe: dito.
5. Eigenen neuen, kleinen Datensatz erstellt. Wieder die Zahl
kategoriale Variable gab mir nur eine einzige Referenzkategorie. Das war der
gleich, ob ich es als Character-Nominal oder Numerical-Nominal definiert habe.
6. Ich verwende JMP 12 unter Windows 7.
Kannst du helfen?
Vielen Dank,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Samstag, 28. Mai 2016 20:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichWie interessant! Wir gehen dem auf den Grund.Hier sind ein paar Dinge, die Sie ausprobieren können:
- Überprüfen Sie in dem fehlerhaften Datensatz, ob die Wertreihenfolge für Ihren Faktor (die nummerierte Spalte) festgelegt ist. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte > Spalteninformationen und prüfen Sie dann, ob unter den Eigenschaften eine Wertreihenfolge festgelegt ist. Wenn Value Ordering gesetzt ist, scheint es leer zu sein? Löschen Sie diese Eigenschaft und versuchen Sie es erneut mit dem Add-In. Wenn es jetzt funktioniert, denke ich, dass ich weiß, was los war.
- Wenn das nicht funktioniert, haben Sie einen anderen Datensatz mit ähnlichen Eigenschaften, den Sie ausprobieren könnten? Ich möchte die Möglichkeit testen, dass es sich um etwas Spezifisches für den Datensatz handelt, mit dem Sie arbeiten.
- Wenn Sie keinen anderen Datensatz mit dieser Anordnung haben, würden Sie es mit diesem Testdatensatz versuchen, den ich hier angehängt habe? Dies hat die gleiche Anordnung (numerisch, aber nominaler Faktor) und funktioniert auf meiner Seite sowohl unter Windows als auch unter Mac.
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Ich fürchte, v04 gibt die gleiche Ausgabe wie die vorherigen Versionen für nummeriert
Kategorien.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Freitag, 27. Mai 2016 21:23 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHi Hillary,
Ich habe gerade eine neue Version hochgeladen (v0.04) das sollte mit nummerierten Ebenen robuster sein.
julianisch
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Problematisch scheinen die Werte zu sein. Wenn ich die gebe
Kategoriennamen a1, a2 usw. Ich erhalte die erwartete Ausgabe.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Freitag, 27. Mai 2016 00:09 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Julian,
Ich habe v03 verwendet, aber die gleiche Ausgabe wie zuvor erhalten.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Freitag, 27. Mai 2016 00:09 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Hillary,
Ich glaube, ich habe das Problem behoben. Laden Sie v0.03 herunter und installieren Sie es neu und lassen Sie mich bitte wissen, ob Sie die erwartete Ausgabe erhalten.
Vergleichen Sie einfache Steigungen im One-Way-ANCOVA-Add-In (mit Interaktion).
julianisch
Re: PistenvergleichHmm, sieht so aus, als ob das Skript irgendwo fehlschlägt, wenn das die Ausgabe ist, die Sie erhalten. Ich vermute, es könnte damit zu tun haben, dass Sie Zahlen als Ebenen Ihres kategorischen Faktors Status haben. Wenn das Skript versucht, eine Liste von denen zu erstellen, um die Wertereihenfolge zu mischen, scheint es sie als Matrix und nicht als Liste aufzunehmen. Ich werde eine Problemumgehung dafür finden und eine neue Version veröffentlichen.
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Wie ich sehe, haben Sie die zweite Version des Add-Ins hochgeladen und es funktioniert
besser. Dies ist jedoch die Tabelle, die ich bekomme:
die sich von Ihrer Beschreibung des Add-Ins unterscheidet" die Referenz
Kategorie ist nicht aufgeführt (sollte Status 4 sein) und die Tabelle wird nicht fortgesetzt
für andere Referenzkategorien.
Vielen Dank,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016 21:47 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichJa in der Tat! Danke für den Tipp mit Add-Ins. Allerdings: Ich habe das Add installiert
Wie Sie es angewiesen haben und das Fit-Modell ausführen. Wenn ich auf Add-Ins klicke und die
Namen Ihres Add-ins erhalte ich die Meldung „Wählen Sie ein passendes Modell der kleinsten Quadrate aus
Bericht". Wie mache ich das?
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016 21:47 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichNach einigem Graben ... scheint die ANOM in der nichtlinearen Plattform die Schätzungen mit dem "parallelen" Modell zu vergleichen, bei dem das Modell für jede Gruppe die gleiche Form hat, aber entlang der x-Achse verschoben ist.Im Fall des Beispiels haben wir uns also die Mittellinie für die Steigung angesehen ANOM von 144,71 ist die Steigung des Modells mit der gleichen Steigung, aber unterschiedlichen Abschnitten für jede Gruppe.
Re: PistenvergleichAdd-Ins erweitern die Funktionalität von JMP mithilfe der integrierten Skriptsprache JSL. Laden Sie das Add-In von der Seite herunter, und wenn Sie es öffnen, werden Sie von JMP gefragt, ob Sie das Add-In installieren möchten. Klicken Sie auf Ja, und Sie sehen ein neues Menü namens Add-Ins. Aus diesem Menü können Sie nun das von mir geschriebene Add-In auswählen.
Viele weitere nützliche Add-Ins finden Sie im Dateiaustauschbereich der Benutzer-Community.Es lohnt sich, sich umzusehen!
julianisch
Re: PistenvergleichDanke Julian. Ich bin nicht vertraut mit der Verwendung von Add-Ins.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016 21:12 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichHallo Hillary,
Ich hoffe, Sie haben meinen vorherigen Beitrag mit dem Add-In gesehen, um die erneute Ausführung des Berichts etwas mühsamer zu machen. Hier nochmal der Link falls nicht:
Vergleichen Sie einfache Steigungen im One-Way-ANCOVA-Add-In (mit Interaktion).
julianisch
Re: PistenvergleichVielen Dank, Karen und Julian, auf der Fit Model-Plattform der Parameter
Schätzungen Tabelle gibt auch einen t-Test für jede Steigung im Vergleich zu
durchschnittliche Steigung. Oder man kann die Indikatorfunktion Parametrierung und verwenden
erhalten Sie einen Vergleich jeder Steigung mit der der letzten Kategorie. Aber andere
bestimmte Paare können nur verglichen werden, indem die Reihenfolge der Kategorien geändert wird
und erneutes Ausführen des Modells: sehr mühsam, wenn Sie beispielsweise 10 Kategorien haben.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016 19:27 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Re: PistenvergleichToller Vorschlag, Karen! Dies ist sicherlich der direkteste Weg, um diese Analysen zu erstellen, wenn ein Vergleich mit der Gesamt-/Mittelwertsteilheit erforderlich ist.
Bearbeiten: Eine weitere Option, wenn wir nach Vergleichen mit der durchschnittlichen Steigung suchen (obwohl ich ANOM bevorzuge), besteht darin, erweiterte Schätzungen aus dem ursprünglichen Anpassungsmodellbericht anzufordern (oberes rotes Dreieck> Schätzungen> erweiterte Schätzungen). Erweiterte Schätzungen zeigen alle Parameter für alle Ebenen der nominalen Faktoren:
Im Gegensatz zu den Schätzungen der Indikatorparametrierung beziehen sich diese alle auf die durchschnittliche Antwort. "Wendekreis" ist hier dann die durchschnittliche/Gesamtsteigung, und die Schätzungen für die Interaktionsparameter sind die Steigungsunterschiede für jede Region im Vergleich zum Durchschnitt.
Interessanterweise ... einige dieser Schätzungen unterscheiden sich geringfügig von der ANOM in der nichtlinearen Plattform. Die angegebene Schätzung in der ANOM-Tabelle für die Neigung Japans ist 155,5, was tatsächlich dem entspricht, was wir aus dem erweiterten Schätzungsbericht im Fit-Modell erhalten: 141,35 + 14,16 = 155,51. Im ANOM-Bericht wird die mittlere Steigung jedoch mit 144,71 aufgeführt/gezeichnet, was nicht korrekt ist.(155,52+113,07+155,46)/3 = 141,35.)
Re: PistenvergleichEine weitere Option zum Vergleichen von Neigungen zwischen Gruppen ist die nichtlineare Plattform (die eine lineare Anpassungsoption hat).Verwenden Sie die Autodaten wie Julian, wenn Sie das Gewicht als Y, den Wendekreis als X und dann das Land als Gruppe und dann unter Fit Curve> Polynomials> Fit Linear haben, erhalten Sie eine lineare Anpassung für jede Gruppe:
Wählen Sie dann unter dem linearen roten Dreieck „Parameterschätzungen vergleichen“ und Sie erhalten einen Vergleich der Schnittpunkte und Steigungen (beachten Sie, dass sie in der oben gezeigten Tabelle für Sie geschätzt wurden). Das ist nicht genau das, wonach Sie gesucht haben, da der Vergleich der Steigungen von ANOM durchgeführt wird, also der Vergleich mit der Gesamtsteigung erfolgt: Unterscheidet sich die Steigung einer Gruppe von der Gesamtsteigung? ist die Frage, um die es bei ANOM geht.
Re: PistenvergleichDu hast Recht. Ich habe die Frage falsch verstanden und den paarweisen Vergleich der geschätzten Effekte der kategorialen Variablen gezeigt.
Re: PistenvergleichHallo Hillary,
Gern geschehen! Anscheinend hast du auf meinen Beitrag per E-Mail geantwortet, also hoffe ich, dass die Screenshots angekommen sind.
Lassen Sie mich zuerst auf Ihre Fragen eingehen:
- Unterschied zwischen regulären Parameterschätzungen und den Indikatorparameterschätzungen: Dies hängt damit zusammen, wie JMP kategoriale Variablen parametrisiert. Dazu gibt es zwei Möglichkeiten: Effektcodierung und Indikatorcodierung. Die Effektcodierung, die in entworfenen Experimenten üblich ist, modelliert die Parameter so, dass die Schätzungen den Gesamtmittelwert über alle Gruppen berücksichtigen. Die regulären Parameterschätzungen weisen also einen Unterschied zur durchschnittlichen Antwort auf. Indikatorcodierung bedeutet, dass die Schätzungen einen Unterschied zu einer Ausgangs- oder Referenzgruppe widerspiegeln. Beide Arten der Parametrisierung sind manchmal nützlich, aber die Effektcodierung, die Standardeinstellung in JMP, hat bessere Eigenschaften für kompliziertere Modelle und wird daher bevorzugt.
- Die Benennung der Wechselwirkungsterme mit Subtraktion einer Konstanten: Dies wird als Zentrierung oder Verwendung eines zentrierten Polynoms bezeichnet. Diese Konstante ist der Mittelwert dieser Variablen, und beim Konstruieren des Interaktionsterms wird das Kreuzprodukt zwischen Variablen gefunden, indem nicht die ursprünglichen Werte der Variablen multipliziert werden, sondern der Wert der Variablen nach Subtraktion des Mittelwerts. Dies hat auch wünschenswerte Eigenschaften für komplizierte Modelle und hat den nützlichen Effekt, dass Terme niedrigerer Ordnung in dem Modell besser interpretierbar bleiben. Kurz gesagt, die Parameterschätzungen von Termen niedrigerer Ordnung, beispielsweise Japan gegenüber den USA in Bezug auf das Gewicht, geben an, wie stark sich diese Länder bei Autos mit durchschnittlichem Wendekreis unterscheiden. Ohne Zentrierung der Wendekreisvariablen würde dieser Term niedrigerer Ordnung die Schätzung anzeigen, wenn Autos einen Wendekreisradius von 0 haben (was keinen Sinn ergibt).Weitere Informationen zum Zentrieren eines Polynoms und seinen Konsequenzen finden Sie in meiner Antwort und meinem Video zu diesem Beitrag: Schätzungen in der multiplen Regression
- Es gibt ein paar Möglichkeiten, die Pisten für jede Gruppe zu bekommen. Mithilfe der Indikator-Parametrisierungstabelle können Sie sich einfach die Schätzung für Ihre kontinuierliche Variable ansehen, und das ist die Schätzung für die Steigung der Referenzkategorie.Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von Analysieren > Y nach X anpassen.Richten Sie dies nur mit Ihrem kontinuierlichen Y und kontinuierlichen X ein, klicken Sie auf OK, und sobald Sie die Ausgabe haben, gehen Sie zu Red Triangle > Group by und wählen Sie dann Ihre kategoriale Variable aus. Jetzt wird jede Aktion, die Sie ausführen, für jedes X separat ausgeführt. Gehen Sie zurück zum Roten Dreieck > Anpassungslinie. Sie haben jetzt so viele lineare Anpassungen, wie Sie Ebenen Ihres kategorialen X haben. Dort können Sie die einzelnen Pisten ablesen.
Was Ihren Kommentar betrifft, stimme ich zu! Nachdem ich meine Antwort gepostet hatte, begann ich darüber nachzudenken, wie absolut manuell das ist! Wenn Sie viele Ebenen Ihres kategorialen X haben, wäre dies etwas mühsam. Also habe ich an einem Add-In gearbeitet, um dies zu automatisieren: Vergleichen Sie einfache Steigungen im One-Way-ANCOVA-Add-In (mit Interaktion).
Ich hoffe das hilft!
julianisch
Re: PistenvergleichHallo Julian,
Vielen Dank für Ihre ausführliche Antwort. Ich weiß es wirklich zu schätzen, dass du durch bist
die Stufen der Erklärung nacheinander. Ein Kommentar und ein weiterer
Frage:
Wenn die kategoriale Variable mehr als drei Ebenen hat, bedeutet dies, sich zu ändern
die Reihenfolge der Werte so oft wie nötig, um alle abzudecken
Vergleichspaare. Das ist nicht schwierig, aber es wäre schön, wenn JMP
könnte dies in einem einzigen Schritt in das Menü einbauen.
Ich habe den Unterschied zwischen den regulären Parameterschätzungen nicht verstanden
und die Parametrisierungsschätzungen der Indikatorfunktion. Ich verstehe es auch nicht
die Rolle der Konstante (38,5862) subtrahiert von der kontinuierlichen
Prädiktor (Wendekreis) beim Erhalten der Schätzungen. Bei Verwendung von SAS und
Mit der ESTIMATE-Anweisung in PROC GLM kann man eine Schätzung erhalten
Regressionssteigung für jeden Wert der kategorialen Variablen. Wie bekomme ich
diese Werte in JMP?
Danke noch einmal,
Hillary.
Aus: Julian Paris
Gesendet: Mittwoch, 25. Mai 2016 00:44 Uhr
Zu: hillaryvoet
Thema: Sie wurden von Julian Parris in Re: Vergleich von erwähnt
Steigungen in JMP User
JMP-Benutzergemeinschaft
<>
Sie wurden erwähnt
von Julian Paris
<> *in Re:
Pistenvergleich in JMP User* - Sehen Sie sich die Referenz von Julian Parris an
<>
Re: PistenvergleichHi Hillaryvoet ,
Wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, haben Sie eine Regression mit einer kategorialen Variablen (X1) und einer kontinuierlichen Variablen (X2) und der Interaktion zwischen ihnen, die eine kontinuierliche Variable (Y) vorhersagt. Ihre kategoriale Variable (X1) hat mehr als zwei Ebenen, und Sie haben eine statistisch signifikante Wechselwirkung zwischen X1 und X2 und möchten dies weiterverfolgen, um zu sehen, für welche Gruppen sich die Regression von Y auf X2 unterscheidet. Die hier von anderen aufgeführten Methoden scheinen nicht die paarweisen Steigungsunterschiede zu testen, sondern die paarweisen Mittelwertunterschiede, wobei ein mittleres Niveau auf dem kontinuierlichen Regressor (X2) angenommen wird.Es gibt eine Möglichkeit, die gewünschten Tests zu erhalten, aber es sind ein paar zusätzliche Schritte erforderlich. Für dieses Beispiel verwende ich das Beispiel-Dataset Car Physical Data.
Zuerst passe ich ein Modell an, mit dem Sie arbeiten. Ich prognostiziere das Gewicht auf der Grundlage von Land und Wendekreis und deren Wechselwirkung.
Im Regressionsdiagramm können wir direkt sehen, wonach Sie fragen, drei Tests der Steigungsunterschiede zwischen jedem Paar, Japan/Andere, Japan/USA, Andere/USA.
Tests, die unter Wirkungsdetails für den Faktor des Landes erstellt wurden (z. B. LSMeans Differences Student's t), sind keine Tests für Neigungsunterschiede, sondern Tests dafür, ob sich das mittlere Gewicht von Autos für diese Länder unterscheidet, wenn das mittlere Niveau des Wendekreises angenommen wird.
Um einen Test der Steigungen zu enthüllen, gehen wir zum obersten roten Dreieck > Schätzungen > Indikatorparametrisierungsschätzungen
Dies zeigt eine Tabelle mit Parameterschätzungen basierend auf einer Indikatorparametrisierung (im Gegensatz zur Effektcodierung, auf der die reguläre Parameterschätzungstabelle basiert), was bedeutet, dass die LETZTE Ebene Ihres kategorialen Faktors als Referenzkategorie und Schätzungen verwendet wird sind Unterschiede zu dieser Bezugskategorie. Dies wird für uns nützlich sein.
Beachten Sie, dass wir keine Schätzungen für die USA sehen. Das liegt daran, dass die USA unsere Referenzkategorie sind, sodass alle Schätzungen von den Schätzungen für die USA abweichen. Country[Japan] gibt mit der Schätzung von 256,78 an, wie stark sich Japan in Bezug auf das durchschnittliche Gewicht von den USA unterscheidet. Beachten Sie, dass dies dasselbe ist, was wir oben in der Berichtstabelle für geordnete Unterschiede gesehen haben.
Wenn wir uns die Schätzungen der Interaktionsparameter ansehen, können wir die gleiche Logik verwenden: Country[Japan]*(Wendekreis-38,5862) und die zugehörigen Schätzungen unterscheiden die Steigung für Japan von der Steigung für die USA (übrigens, die Steigung für die USA ist unter "Wendekreis" aufgeführt, da es sich um die Referenzkategorie handelt, also ist 155,46 die USA).Beachten Sie, dass die Steigung für Japan fast dieselbe ist wie die Steigung für die USA – sie unterscheidet sich nur um einen Wert von 0,06, p = 0,9985. Die Steigung für Sonstige unterscheidet sich von den USA um -42,38, p = 0,2193.
Wir sind also fast da. Uns fehlt ein Test, Japan vs. Andere. Um dies zu erhalten, müssen wir JMP dazu bringen, Japan oder andere als Referenzkategorie zu behandeln, und dann diese Analyse erneut ausführen. Ich entscheide mich dafür, „Andere“ als Referenzkategorie zu behandeln. Um die Referenzkategorie zu ändern, ändern wir die Eigenschaft "Wertreihenfolge" für die Spalte "Land". Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte in der Tabelle und gehen Sie zu Spalteninfo. Klicken Sie auf Spalteneigenschaften und wählen Sie dann Wertereihenfolge aus. Um die Reihenfolge zu ändern, wählen Sie „Andere“ und klicken Sie auf Nach unten. Die zuletzt aufgeführte Kategorie ist die Referenzkategorie.Klicken Sie auf OK, wenn Sie fertig sind.
Um das Modell erneut auszuführen, gehen Sie zum obersten roten Dreieck Ihrer vorhandenen Ausgabe „Modell anpassen“ > „Skript“ > „Analyse wiederholen“.
Die „Parameterisierung der Indikatorfunktion“ listet nun dieselben Analysen auf, die wir zuvor gesehen haben, jedoch mit „Andere“ als Referenzkategorie.
Und jetzt haben wir unseren letzten Test, den Steigungsunterschied zwischen Japan vs. Other, die wir in der Zeile „Country[Japan]*(Turning Circle-38.5862)“ finden.Eine Differenz von 42,45, p = 0,2204.
Wir haben also unsere drei paarweisen Steigungstests.
Japan vs. USA, Differenz = 0,06, p = 0,9985.
Andere gegen USA, Unterschied = 42,38, p = 0,2193.
Japan vs. Andere, Unterschied = 42,45, p = 0,2204.
Ich hoffe das hilft!
julianisch
Re: PistenvergleichRegressionsparameterschätzungen aus Regression: (Ich gehe davon aus, dass Sie die Schätzungen für Altersgruppen testen möchten)
Die Ergebnisse der Ausführung von Mehrfachvergleichen:
Vergleich des Paares Alter 14 mit Alter 16: Unterschied in der Steigung: 2,3656086-0,2714001=2,0942085
Re: PistenvergleichDer Mehrfachvergleichstest gibt Ihnen einen Vergleich der Mittelwerte der kleinsten Quadrate, aber das ist dasselbe wie die Steigungen. Betrachten Sie einen Fall mit 2 Ebenen Ihrer kategorialen Variablen (nennen wir sie Q) und Ihre kontinuierliche Variable heißt X. Ihr Modell ist Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X.
Angenommen, ich fixiere Q auf der ersten Ebene, 1. Mein Modell vereinfacht sich zu Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X.
Beachten Sie, dass der B12-Interaktionsparameter die Anpassung der Steigung für die verschiedenen Ebenen der kategorialen Variablen ist. Daher ist das Testen, ob die Mittel der kleinsten Quadrate der Wechselwirkungsterme unterschiedlich sind, äquivalent zum Testen, ob die Steigungen unterschiedlich sind. Wenn B12 für Stufe 1 der kategorialen Variablen anders ist als B12 für Stufe 2 der kategorialen Variablen, dann sind die Steigungen für diese beiden Kategorien unterschiedlich.
Re: PistenvergleichDie ANCOVA wird durchgeführt, indem ein Modell mit einer kategorialen Variablen ausgeführt wird, a
stetige Variable und – falls es mich interessiert – eine Wechselwirkung
Term, der die Gleichheit der Steigungen testet. Schätzungen verwenden – mehrere
Vergleiche geben die Unterschiede und die Bedeutung zwischen den kleinsten Quadraten an
Bedeutet, nicht zwischen den Pisten.
Aus: Jiancao
Gesendet: Dienstag, 24. Mai 2016 21:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Re: - Pistenvergleich
JMP-Benutzergemeinschaft
<>
Vergleich der Pisten
Antwort von Jiancao
<> ein
Diskussionen - Sehen Sie sich die vollständige Diskussion an
<>
Re: PistenvergleichWenn Sie die Standardmethode der kleinsten Quadrate des Anpassungsmodells für ANCOVA verwenden, wählen Sie aus Schätzungen => Mehrfachvergleiche Option aus dem oberen roten Dreieck für paarweise Vergleiche. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation, indem Sie nach unten zu scrollen Alle paarweisen Vergleiche Der folgende Screenshot zeigt alle paarweisen Vergleiche von Tukey für Altersgruppen
