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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 paires ?

Hillary.

Re : comparaison des pentes

Dans les versions récentes de JMP, la plateforme d'ajustement du modèle dispose également d'une option de rapport « Comparer les pentes » sous Estimations, sous le triangle rouge supérieur dans la sortie du modèle d'ajustement.

 

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 les unes des autres.Cette conclusion concorde bien avec ce que nous pouvons affirmer lors de comparaisons par paires pour comparer les pentes comme détaillé ci-dessus.

 

Par exemple, lorsque l’on compare le Japon aux États-Unis, nous pouvons affirmer que nous n’avons aucune preuve permettant de rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle les pentes sont les mêmes, étant donné la valeur p obtenue du test de comparaison par paires. = 0,9985.Nous pouvons faire des déclarations similaires en comparant les autres pays aux États-Unis et le Japon aux autres pays (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, correspond simplement à la pente correspondant au niveau particulier du pays.Par exemple, la pente correspondant au Japon est 155,5177 et celle correspondant à Autre est 113,0713. Japon - Autres = 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 « Limite inférieure » et « Limite supérieure ».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 créer 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 :

 

Puisque les trois intervalles de confiance se chevauchent, nous pouvons affirmer, en nous basant sur la relation entre les intervalles de confiance et les tests de signification (voir Ch. 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 un niveau de confiance de 95 %).

 

 

 

Re : comparaison des pentes

Julien,

 

Je trouve cet article très utile. Cependant, j'ai du mal avec une question. Si la variable catégorielle a plusieurs niveaux, par exemple 18 dans mon cas, JMP effectue une comparaison des pentes par paires. Existe-t-il un moyen d'obtenir une comparaison multiple via Tukey ou d'autres tests pour éviter le taux d'erreur élevé en effectuant des comparaisons de pente par paires. Merci

Re : comparaison des pentes

Excellent! Je suis tellement contente que nous ayons compris ça

Re : comparaison des pentes

Salut Julien,

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

valeurs.

Merci beaucoup,

Hillary.

Depuis: julien

Envoyé: jeudi 2 juin 2016 20:55

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Salut Hillary,

Cela a aidé ! Je pense que j'ai détecté 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 extraits de la propriété de colonne mais sont trouvés en dressant une liste de chaque niveau unique du facteur catégoriel. Cela devrait être plus robuste face à ces problèmes. J'espère que c'est une curiosité réglée... 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.

Depuis: julien

Envoyé: mercredi 1 juin 2016 21:20

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Salut Hillary,

De plus en plus curieux, en effet !Je n'ai pas encore réussi à résoudre ce problème, et je ne parviens pas non plus à reproduire ce comportement exact de mon côté (sur Mac ou Windows 8). Il est particulièrement étrange que nous obtenions des échecs incohérents ! Il peut être utile de voir quels messages d'erreur vous recevez dans le journal (menu Affichage > Journal). Il sera très utile d'effacer le contenu du journal avant d'exécuter le complément (Édition > Effacer), puis après avoir exécuté le complément, en cas d'échec, enregistrez le journal dans un fichier et joignez-le ici. Cela devrait me donner une idée des points faibles.

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 les résultats pour les catégories 1, 2 et 3 à titre de référence

catégories. Pourriez-vous utiliser ces informations pour résoudre l’énigme ?

Hillary.

Depuis: julien

Envoyé: samedi 28 mai 2016 20h15

À: Hillary Voet

Sujet: 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 l'ordre des valeurs et trouvé

cela a été ordonné naturellement.

3. J'ai essayé de supprimer cette commande, mais avec ou sans, je n'obtiens pas

l’ensemble complet 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 numérique

La 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.

Depuis: julien

Envoyé: samedi 28 mai 2016 20h15

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Comme c'est intéressant ! Nous irons au fond des choses.Voici quelques choses 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 > Informations sur la colonne, puis voyez s'il existe un ordre des valeurs défini sous les propriétés. Si Value Ordering it est défini, semble-t-il être 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, disposez-vous d'un autre ensemble 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 ne disposez pas d'un autre ensemble de données avec cet arrangement, essaieriez-vous avec cet ensemble de données de test que j'ai joint ici ? Cela a la même disposition (facteur numérique mais nominal) et fonctionne de mon côté sur Windows et Mac.

Re : comparaison des pentes

Salut Julien,

Je crains que la v04 donne le même résultat que les versions précédentes pour les fichiers numérotés.

catégories.

Hillary.

Depuis: julien

Envoyé: vendredi 27 mai 2016 21:23

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Salut Hillary,

Je viens de télécharger une nouvelle version (v0.04) cela 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.

Depuis: julien

Envoyé: vendredi 27 mai 2016 00:09

À: Hillary Voet

Sujet: 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.

Depuis: julien

Envoyé: vendredi 27 mai 2016 00:09

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Salut Hillary,

Je crois avoir résolu 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 unidirectionnel (avec interaction)

julien

Re : comparaison des pentes

Hmm, on dirait que le script échoue quelque part si c'est le résultat que vous obtenez. Je soupçonne que cela pourrait être dû au fait d'avoir des chiffres comme niveaux de votre facteur catégoriel de statut. Lorsque le script cherche à dresser une liste de ceux-ci pour mélanger l'ordre des valeurs, il semble les intégrer sous forme de matrice et non de liste. Je vais trouver une solution de contournement pour cela et publier une nouvelle version.

Re : comparaison des pentes

Bonjour Julien,

Je vois que vous avez téléchargé la deuxième version du complément et que cela fonctionne

mieux. Cependant voici le tableau que j'obtiens :

qui est différent de votre description du 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.

Depuis: julien

Envoyé: jeudi 26 mai 2016 21:47

À: Hillary Voet

Sujet: 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

Suivez les instructions et exécutez le modèle d'ajustement. Lorsque je clique sur Add Ins et sur

nom de votre complément. Je reçois un message "Sélectionnez un modèle adapté aux moindres carrés".

Rapport". Comment puis-je faire cela?

Hillary.

Depuis: julien

Envoyé: jeudi 26 mai 2016 21:47

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Après quelques recherches... l'ANOM dans 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 que nous avons examiné, la ligne médiane de la pente ANOM de 144,71 est la pente du modèle avec la même pente mais des intersections 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. À partir de 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.Cela vaut le détour !

julien

Re : comparaison des pentes

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

Hillary.

Depuis: julien

Envoyé: jeudi 26 mai 2016 21:12

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

Salut Hillary,

J'espère que vous avez vu mon message précédent avec le complément pour simplifier la réexécution du rapport. Sinon, voici à nouveau ce lien :

Comparer les pentes simples dans le complément ANCOVA unidirectionnel (avec 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 réexécuter le modèle : très fastidieux si vous avez, disons, 10 catégories.

Depuis: julien

Envoyé: jeudi 26 mai 2016 19:27

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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Re : comparaison des pentes

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

Edit : 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'ajustement du modèle d'origine (Triangle rouge supérieur > Estimations > Estimations étendues). Les estimations élargies montrent tous les paramètres pour tous les niveaux des facteurs nominaux :

Contrairement aux estimations de paramétrage des indicateurs, celles-ci concernent toutes la réponse moyenne. « Cercle de rotation » 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 groupes est la plate-forme non linéaire (qui dispose d'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 de virage comme X, puis le pays comme groupe, puis sous Courbe d'ajustement> Polynômes> Ajustement linéaire, 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 intersections 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, la comparaison s'effectue donc avec la pente globale : la pente d'un groupe diffère-t-elle de la pente globale ? C'est la question à l'étude avec l'ANOM.

Re : comparaison des pentes

Tu as 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

Salut Hillary,

Vous êtes les bienvenus! Il semble que vous ayez répondu à mon message par e-mail, j'espère donc que les captures d'écran sont arrivées.

Permettez-moi d'abord de répondre à vos questions :

• Différence entre les estimations de paramètres standard et les estimations de paramètres d'indicateur : cela est lié à la manière dont JMP paramétre 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 pour tous les groupes. Ainsi, les estimations régulières des paramètres indiquent une différence par rapport à la réponse moyenne. Le codage des indicateurs signifie que les estimations reflètent une différence par rapport à une ligne de base ou à un groupe de référence. Les deux types de paramétrage sont parfois utiles, mais le codage des effets, la valeur par défaut dans JMP, possède 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 utilisation d'un polynôme centré. Cette constante est la moyenne de cette variable, et en construisant le terme d'interaction, le produit croisé entre les variables est trouvé en multipliant non pas les valeurs originales de la variable, mais la valeur de la variable après soustraction de la moyenne. Cela présente également des propriétés souhaitables pour les modèles complexes et a pour effet utile de rendre les termes d’ordre inférieur du modèle plus interprétables. En bref, les estimations des paramètres des termes d'ordre inférieur, par exemple entre le Japon et les États-Unis en termes de poids, indiquent à quel point ces pays diffèrent pour les voitures de rayon de braquage moyen. Sans centrage de la variable de cercle de braquage, ce terme d'ordre inférieur indiquerait l'estimation lorsque les voitures ont un rayon de braquage nul (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 multipule
• Il existe plusieurs façons d'obtenir les pistes pour chaque groupe. À l'aide du tableau de paramétrage des indicateurs, vous pouvez simplement consulter l'estimation de votre variable continue, et ce sera l'estimation de la pente de la catégorie de référence.Une autre façon consiste à utiliser Analyser > Ajuster Y par X.Configurez cela avec uniquement votre Y continu et votre X continu, cliquez sur OK, puis une fois que vous avez la sortie, accédez au Triangle rouge > Regrouper par, puis sélectionnez votre variable catégorielle. Désormais, quelle que soit l'action que vous effectuez, elle sera effectuée séparément pour chaque X. Revenez au Triangle rouge > Ajuster la ligne. Vous aurez désormais autant d’ajustements linéaires que de niveaux de votre X catégoriel. Vous pouvez y lire les différentes pistes.

Quant à ton commentaire, je suis d'accord ! Après avoir posté ma réponse, j'ai commencé à réfléchir 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 unidirectionnel (avec 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 autre

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 de paramètres habituelles

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

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

prédicteur (cercle de braquage) pour obtenir les estimations. Lors de l'utilisation de SAS et

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

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

ces valeurs dans JMP ?

Merci encore,

Hillary.

Depuis: Julien Parris

Envoyé: mercredi 25 mai 2016 00:44

À: hillaryvoet

Sujet: 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 pour 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 souhaitez suivre cela 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 paire, mais plutôt la différence de moyennes par paire, en supposant un niveau moyen sur le régresseur continu (X2).Il existe un moyen d'obtenir les tests souhaités, mais cela nécessitera quelques étapes supplémentaires. J'utiliserai l'exemple d'ensemble 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, ainsi que de leur interaction.

Dans le graphique 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 Effet Détails pour le facteur Pays (par exemple LSMeans Differences 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 du rayon de braquage.

Pour révéler un test de pentes, nous irons dans le Triangle Rouge le plus haut > Estimations > Estimations de paramétrage des indicateurs

Cela affichera un tableau d'estimations de paramètres basé sur un paramétrage 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 les 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. En effet, les États-Unis constituent notre catégorie de référence et toutes les estimations sont donc différentes de celles estimées pour les États-Unis. Le pays [Japon], avec une estimation de 256,78, indique à quel point le Japon diffère des États-Unis en termes de poids moyen. Notez que c'est la même chose que nous avons vue ci-dessus dans le tableau du rapport sur les différences ordonnées.

Si nous examinons les estimations des paramètres d'interaction, nous pouvons utiliser la même logique : Country[Japon]*(Turning Circle-38.5862), et les estimations associées, montrent en quoi la pente du Japon diffère de celle des États-Unis (d'ailleurs, la pente pour les USA est répertoriée sous "Turning Circle" puisque c'est la catégorie de référence, donc 155,46 est les USA).Notez que la pente du Japon est presque la même que celle des États-Unis – différente d’une valeur de 0,06 seulement, p = 0,9985. La pente pour les autres pays diffère de celle des États-Unis de -42,38, p = 0,2193.

Nous y sommes donc presque. Il nous manque un test, Japon contre Autres. Pour obtenir cela, nous devons faire en sorte que JMP traite le Japon, ou Autre, comme catégorie de référence, puis réexécutez cette analyse. Je vais choisir de traiter Autre comme catégorie de référence. Pour modifier la catégorie de référence, nous modifierons la propriété Ordre des valeurs pour la colonne Pays. Faites un clic droit sur la colonne du tableau et accédez à Informations 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 Ajuster le modèle existante > script > Rétablir l'analyse.

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

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

Nous avons donc nos trois tests de pente par paire.

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

Autre contre USA, différence = 42,38, p = 0,2193.

Japon vs Autres, 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 souhaitez tester)

Les résultats de l’exécution de comparaisons multiples :

En comparant la paire Âge 14 à 16 ans : 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 corrige 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. Utiliser des estimations – Multiples

Les comparaisons donnent les différences et la signification entre les moindres carrés

C'est-à-dire, pas entre les pistes.

Depuis: Jiancao

Envoyé: mardi 24 mai 2016 21h15

À: Hillary Voet

Sujet: Re: - comparaison des pentes

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comparaison des pentes

réponse de Jiancao

<> dans

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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

Re: comparaison des pentes

Je pense que ce type d'analyse (pentes parallèles) est cohérent avec une ANCOVA « appropriée ». Julian en parle dans l'une de ses vidéos ici :

https://youtu.be/k3zk45WrmUI?t=1400

Re: comparaison des pentes

Dans le cadre du cycle de publication JMP 19, le rapport Comparer les pentes a été mis à jour pour inclure la possibilité de comparer les pentes directement dans le cadre t d'un étudiant ou « comparaisons multiples corrigées » (par exemple Tukey HSD) :

Comme nous pouvons le voir ici, les résultats présentés à l'aide de l'option de sous-menu t de Student (dans la version JMP 19 EA 5 , en vigueur au moment de la rédaction de cet article) correspondent à ce qui a été initialement résumé à l'aide de la méthode que @julian a patiemment parcourue dans la solution originale de ce message.