Vergleich der Pisten<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Wie kann ich nach der Ausführung eines ANCOVA-Modells mit mehr als zwei Werten der kategorialen Variablen paarweise Steigungsvergleiche durchführen?
Hillary.
Betreff: PistenvergleichIn neueren JMP-Versionen verfügt die Fit-Model-Plattform auch über die Berichtsoption „Steigungen vergleichen“ unter „Schätzungen“ unter dem oberen roten Dreieck in der Fit-Model-Ausgabe.
Dieser Bericht kann verwendet werden, um jede der einzelnen Steigungen (entsprechend jeder Ebene des kategorialen Faktors) statistisch mit der gesamten durchschnittlichen Steigung zu vergleichen, indem das Konstrukt der Mittelwertanalyse (ANOM) in JMP verwendet wird.
Da in diesem Beispiel keine der drei Steigungen die Entscheidungsgrenzen des Tests (UDL, LDL) überschreitet, können wir behaupten, dass sich keine der Steigungen statistisch signifikant von der durchschnittlichen Gesamtsteigung unterscheidet. Daher können wir schließen, 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, dass die Steigungen gleich sind, angesichts des erhaltenen p-Werts des Tests für paarweise Vergleiche abzulehnen = 0,9985.Ähnliche Aussagen können wir treffen, wenn wir Andere mit den USA und Japan mit Anderen vergleichen (wobei p = 0,2193 bzw. p = 0,2204).
Beachten Sie außerdem, dass es sich bei dem „Gruppenmittelwert“, wie er in der Überschrift „Vergleiche mit der Gesamtdurchschnittszusammenfassung“ unten im Bericht detailliert beschrieben wird, lediglich um die Steigung handelt, die der jeweiligen Ebene des Landes entspricht.Beispielsweise beträgt die Steigung für Japan 155,5177 und die für Andere 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 Vertrauensgrenzen für die beobachteten Steigungen durch „Untergrenze“ bzw. „Obergrenze“ angegeben werden.Wir können die beobachteten Steigungen und ihre Konfidenzgrenzen in JMP mithilfe von Graph Builder grafisch darstellen, nachdem wir mit der rechten Maustaste geklickt haben, um sie in eine Datentabelle umzuwandeln.
Indem wir „Obere Grenze“ und „Untere Grenze“ in die Rolle „Grenzwerte“ im Graph Builder, „Gruppenmittelwert“ in die Rolle „Y“ und „Ebene“ in die Rolle „X“ ziehen, erhalten wir das folgende Diagramm, das lediglich eine grafische Darstellung der Tabelle ist:
Da alle drei Konfidenzintervalle einander überlappen, können wir auf der Grundlage der Beziehung zwischen Konfidenzintervallen und Signifikanztests Aussagen treffen (siehe Kap. 21 von 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 Alpha-Niveau von 0,05, da diese Grenzwerte mit 95 %iger Sicherheit erstellt wurden).
Betreff: PistenvergleichJulianisch,
Ich finde diesen Beitrag sehr nützlich. Ich habe jedoch ein Problem 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 überhaupt eine Möglichkeit, einen Mehrfachvergleich durch Tukey oder andere Tests durchzuführen, um die große Fehlerrate durch paarweise Vergleiche der Steigung zu vermeiden? Danke
Betreff: PistenvergleichExzellent! Ich bin so froh, dass wir das herausgefunden haben
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Brillant! Das Add-In funktioniert jetzt, wenn die kategoriale Variable numerisch ist
Werte.
Vielen herzlichen Dank,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 2. Juni 2016, 20:55 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
Das hat geholfen! Ich glaube, ich habe ein Problem aufgespürt und gerade das Add-In aktualisiert (v0.05). Was dabei passierte, war, dass die Wertereihenfolge nur eine unvollständige Liste der Ebenen enthielt, da Sie eine Ebene hinzugefügt haben, nachdem die Reihenfolge festgelegt wurde. In der neuen Version des Add-Ins werden die anfänglichen Einstellungen für die Wertreihenfolge nicht aus der Spalteneigenschaft übernommen, sondern durch Erstellen einer Liste aller eindeutigen Ebenen des kategorialen Faktors ermittelt. Dies sollte robuster gegenüber diesen Problemen sein. Hoffentlich ist das eine Kuriosität geklärt... l Lassen Sie mich wissen, ob das jetzt für Sie funktioniert.
julianisch
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Im Protokoll stand nichts. Ich füge den angepassten Datensatz bei, der
Passen Sie die Modellausgabe und die Ergebnisse nach der Ausführung des Add-Ins an.
Danke,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Mittwoch, 01. Juni 2016 21:20 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
In der Tat immer neugieriger!Ich konnte das noch nicht knacken, und ich kann auch nicht genau dieses Verhalten auf meiner Seite reproduzieren (auf einem Mac oder Windows 8). Es ist besonders seltsam, dass es bei uns zu inkonsistenten Fehlern kommt! Es kann hilfreich sein, zu sehen, welche Fehlermeldungen im Protokoll angezeigt werden (Menü „Ansicht“ > „Protokoll“). Am hilfreichsten ist es, wenn Sie den Inhalt des Protokolls löschen, bevor Sie das Add-In ausführen (Bearbeiten > Löschen). Wenn das Add-In dann ausgeführt wird und es fehlschlägt, speichern Sie das Protokoll in einer Datei und hängen Sie es hier an. Das sollte mir ein Gefühl dafür geben, wo die Dinge scheitern.
julianisch
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Ergänzend zu meinem letzten Brief:
Ich habe versucht, Ihrem Testdatensatz eine vierte Kategorie hinzuzufügen. Als ich das lief
Add-in Ich habe nur Ergebnisse für die Kategorien 1, 2 und 3 als Referenz erhalten
Kategorien. Könnten Sie diese Informationen nutzen, um das Rätsel zu lösen?
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Samstag, 28. Mai 2016, 20:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Neugieriger und Neugieriger.
1. Ihr Datensatz hat perfekt funktioniert.
2. In meinem Originaldatensatz habe ich die Wertreihenfolge überprüft und festgestellt
Das heißt, es wurde natürlich angeordnet.
3. Ich habe versucht, diese Bestellung zu entfernen, aber mit oder ohne bekomme ich es nicht hin
die vollständige Reihe von Vergleichen. In einigen Versionen erhalte ich keine Ausgabe von
Ihr Add-In und in einigen bekomme ich nur die Standard-Referenzkategorie.
4. Habe eine andere numerische Variable ausprobiert, die ich als Nominal definiert habe: dito.
5. Ich habe einen neuen, kleinen eigenen Datensatz erstellt. Wieder die Zahlen
Die kategoriale Variable gab mir nur eine einzige Referenzkategorie. Das war der
Das Gleiche gilt, unabhängig davon, ob ich es als „Character-Nominal“ oder „Numerical-Nominal“ definiert habe.
6. Ich verwende JMP 12 unter Windows 7.
Kannst du helfen?
Danke,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Samstag, 28. Mai 2016, 20:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichWie interessant! Wir gehen der Sache auf den Grund.Hier sind ein paar Dinge, die Sie ausprobieren sollten:
- Überprüfen Sie im fehlerhaften Datensatz, ob die Wertereihenfolge für Ihren Faktor (die nummerierte Spalte) festgelegt ist. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte > „Spalteninformationen“ und prüfen Sie, ob unter den Eigenschaften eine Wertereihenfolge festgelegt ist. Scheint es leer zu sein, wenn die Option „Wertreihenfolge“ festgelegt ist? 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, verfügen Sie über 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 dann mit diesem Testdatensatz versuchen, den ich hier angehängt habe? Dies hat die gleiche Anordnung (numerischer, aber nominaler Faktor) und funktioniert auf meiner Seite sowohl unter Windows als auch auf dem Mac.
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Ich fürchte, Version 04 liefert für Nummerierung die gleiche Ausgabe wie die Vorgängerversionen
Kategorien.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Freitag, 27. Mai 2016, 21:23 Uhr
Zu: Hillary Voet
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
Ich habe gerade eine neue Version hochgeladen (v0.04) Das sollte mit nummerierten Ebenen robuster sein.
julianisch
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Es scheinen die Werte zu sein, die problematisch sind. Wenn ich das gebe
Kategoriennamen a1, a2 usw. Ich erhalte die erwartete Ausgabe.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Freitag, 27. Mai 2016, 00:09 Uhr
Zu: Hillary Voet
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: 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
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
Ich glaube, ich habe das Problem behoben. Laden Sie v0.03 herunter und installieren Sie es erneut. Bitte teilen Sie mir mit, ob Sie die erwartete Ausgabe erhalten.
Vergleichen Sie einfache Steigungen im Add-in „One-Way ANCOVA (w Interaction)“.
julianisch
Betreff: PistenvergleichHmm, es sieht so aus, als würde das Skript irgendwo versagen, wenn Sie diese Ausgabe erhalten. Ich vermute, es könnte damit zu tun haben, dass Zahlen die Ebenen Ihres kategorialen Statusfaktors sind. Wenn das Skript versucht, eine Liste dieser Werte zu erstellen, um die Reihenfolge der Werte zu ändern, scheint es sie als Matrix und nicht als Liste zu betrachten. Ich werde eine Problemumgehung dafür finden und eine neue Version veröffentlichen.
Betreff: 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, der Referenz
Die Kategorie ist nicht aufgeführt (sollte Status 4 sein) und die Tabelle wird nicht fortgesetzt
für andere Referenzkategorien.
Danke,
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016, 21:47 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichJa, tatsächlich! Danke für den Tipp mit den Add-Ins. Allerdings: Ich habe das Add installiert
Gehen Sie wie von Ihnen beschrieben vor und führen Sie das Fit-Modell aus. Wenn ich auf Add-Ins klicke und das
Wenn Sie den Namen Ihres Add-Ins eingeben, erhalte ich die Meldung „Wählen Sie ein passendes Modell für die kleinsten Quadrate aus.“
Bericht". Wie mache ich das?
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016, 21:47 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichNach einigem Nachforschen ... scheint das 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, das wir betrachtet haben, ist die Mittellinie für die Steigung ANOM von 144,71 die Steigung des Modells mit der gleichen Steigung, aber unterschiedlichen Achsenabschnitten für jede Gruppe.
Betreff: PistenvergleichAdd-Ins erweitern die Funktionalität von JMP mithilfe der integrierten Skriptsprache JSL. Laden Sie das Add-in von der Seite herunter. 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 mit dem Namen „Add-Ins“. In 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 umzuschauen!
julianisch
Betreff: PistenvergleichDanke, Julian. Ich bin mit der Verwendung von Add-Ins nicht vertraut.
Hillary.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016, 21:12 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
Ich hoffe, Sie haben meinen vorherigen Beitrag mit dem Add-In gesehen, um die Wiederholung des Berichts etwas mühsamer zu gestalten. Hier ist noch einmal dieser Link, falls nicht:
Vergleichen Sie einfache Steigungen im Add-in „One-Way ANCOVA (w Interaction)“.
julianisch
Betreff: PistenvergleichVielen Dank, Karen und Julian. Auf der Fit Model-Plattform der Parameter
Die Schätzungstabelle enthält auch einen T-Test für jede Steigung im Vergleich zu
durchschnittliche Steigung. Oder man kann die Indikatorfunktion Parametrisierung und verwenden
Erhalten Sie einen Vergleich jeder Steigung mit der der letzten Kategorie. Aber andere
Bestimmte Paare können nur durch Ändern der Reihenfolge der Kategorien verglichen werden
und das Modell erneut ausführen: sehr mühsam, wenn Sie beispielsweise 10 Kategorien haben.
Aus: julianisch
Gesendet: Donnerstag, 26. Mai 2016, 19:27 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
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Antwort von Julian Parris
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Betreff: PistenvergleichToller Vorschlag, Karen! Dies ist sicherlich der direkteste Weg, diese Analysen zu erstellen, wenn ein Vergleich mit der Gesamt-/Mittelsteigung erforderlich ist.
Bearbeiten: Eine weitere Option, wenn wir Vergleiche mit der durchschnittlichen Steigung wünschen (obwohl ich ANOM bevorzuge), ist das Anfordern erweiterter Schätzungen aus dem ursprünglichen Fit-Modell-Bericht (Oberes rotes Dreieck > Schätzungen > Erweiterte Schätzungen). Erweiterte Schätzungen zeigen alle Parameter für alle Ebenen der Nominalfaktoren:
Im Gegensatz zu den Schätzungen der Indikatorparametrisierung beziehen sich diese alle auf die durchschnittliche Reaktion. „Wendekreis“ ist hier dann die durchschnittliche/Gesamtsteigung, und die Schätzungen für die Interaktionsparameter sind die Unterschiede in der Steigung für jede Region im Vergleich zum Durchschnitt.
Interessanterweise weichen einige dieser Schätzungen geringfügig von der ANOM auf der nichtlinearen Plattform ab. Die in der ANOM-Tabelle angegebene Schätzung für die Steigung Japans beträgt 155,5, was tatsächlich dem entspricht, was wir aus dem erweiterten Schätzungsbericht in Fit Model ermitteln: 141,35+14,16 = 155,51. Allerdings wird im ANOM-Bericht die mittlere Steigung mit 144,71 angegeben/gezeichnet, was nicht korrekt ist.(155,52+113,07+155,46)/3 = 141,35.)
Betreff: PistenvergleichEine weitere Option zum Vergleichen von Steigungen zwischen Gruppen ist die nichtlineare Plattform (die über eine lineare Anpassungsoption verfügt).Wenn Sie die Autodaten verwenden, wie Julian es getan hat, wenn Sie Gewicht als Y, Wendekreis als X und dann Land als Gruppe haben und dann unter „Kurve anpassen“ > „Polynome“ > „Linear anpassen“ erhalten Sie eine lineare Anpassung für jede Gruppe:
Wählen Sie dann unter dem linearen roten Dreieck „Parameterschätzungen vergleichen“ und Sie erhalten einen Vergleich der Achsenabschnitte und Steigungen (beachten Sie, dass diese in der oben gezeigten Tabelle für Sie geschätzt wurden). Dies ist nicht genau das, wonach Sie gesucht haben, da der Vergleich der Steigungen von ANOM durchgeführt wird und der Vergleich daher mit der Gesamtsteigung erfolgt: Unterscheidet sich die Steigung einer Gruppe von der Gesamtsteigung? ist die Frage, die bei ANOM behandelt wird.
Betreff: PistenvergleichDu hast Recht. Ich habe die Frage falsch verstanden und den paarweisen Vergleich der geschätzten Auswirkungen der kategorialen Variablen gezeigt.
Betreff: PistenvergleichHallo Hillary,
Gern geschehen! Es sieht so aus, als hätten Sie per E-Mail auf meinen Beitrag geantwortet, also hoffe ich, dass die Screenshots angekommen sind.
Lassen Sie mich zunächst auf Ihre Fragen eingehen:
- Unterschied zwischen regulären Parameterschätzungen und den Indikatorparameterschätzungen: Dies hat damit zu tun, wie JMP kategoriale Variablen parametrisiert. Dafür gibt es zwei Möglichkeiten: Effektkodierung und Indikatorkodierung. Die in geplanten Experimenten übliche Effektkodierung modelliert die Parameter so, dass die Schätzungen den Gesamtmittelwert aller Gruppen respektieren. Die regulären Parameterschätzungen weisen also eine Differenz zur durchschnittlichen Antwort auf. Die Kodierung von Indikatoren bedeutet, dass Schätzungen einen Unterschied zu einer Basislinie 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 durch Subtrahieren einer Konstanten: Man nennt dies Zentrieren oder die Verwendung eines zentrierten Polynoms. Diese Konstante ist der Mittelwert dieser Variablen, und bei der Konstruktion des Interaktionsterms wird das Kreuzprodukt zwischen Variablen ermittelt, 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 im Modell besser interpretierbar bleiben. Kurz gesagt, die Parameterschätzungen von Termen niedrigerer Ordnung, beispielsweise Japan vs. 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 angeben, wenn Autos einen Wendekreisradius von 0 haben (was eigentlich 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 Multipulsregression
- Für jede Gruppe gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Pisten zu erreichen. Mithilfe der Indikatorparametrisierungstabelle 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 an X anpassen“.Richten Sie dies nur mit Ihrem kontinuierlichen Y und kontinuierlichen X ein, klicken Sie auf „OK“, gehen Sie dann, sobald Sie die Ausgabe haben, zu „Rotes Dreieck“ > „Gruppieren nach“ und wählen Sie dann Ihre kategoriale Variable aus. Nun wird jede Aktion, die Sie ausführen, für jedes X separat ausgeführt. Gehen Sie zurück zum Roten Dreieck > Linie anpassen. Sie haben nun 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 völlig 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 Add-in „One-Way ANCOVA (w Interaction)“.
Ich hoffe das hilft!
julianisch
Betreff: PistenvergleichHallo Julian,
Vielen Dank für Ihre ausführliche Antwort. Ich weiß es wirklich zu schätzen, dass Sie das durchgemacht haben
Gehen Sie die einzelnen Schritte der Erklärung nacheinander durch. Ein Kommentar und noch einer weiter
Frage:
Wenn die kategoriale Variable mehr als drei Ebenen hat, bedeutet dies eine Änderung
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 Stetigen
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 Parris
Gesendet: Mittwoch, 25. Mai 2016, 00:44 Uhr
Zu: Hillaryvoet
Thema: Sie wurden von Julian Parris in Betreff: Vergleich von erwähnt
Pisten in JMP User
JMP-Benutzergemeinschaft
<>
Sie wurden erwähnt
von Julian Parris
<> *in Betreff:
Vergleich der Steigungen in JMP User* – Sehen Sie sich die Referenz von Julian Parris an
<>
Betreff: PistenvergleichHallo 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 Interaktion zwischen X1 und X2 und möchten diese weiterverfolgen, um zu sehen, für welche Gruppen die Regression von Y auf X2 unterschiedlich ist. Die von anderen hier aufgeführten Methoden scheinen nicht die paarweisen Unterschiede in den Steigungen zu testen, sondern eher die paarweise Differenz in den Mittelwerten, wobei ein Mittelwert auf dem kontinuierlichen Regressor (X2) angenommen wird.Es gibt eine Möglichkeit, die gewünschten Tests zu erhalten, aber dafür sind ein paar zusätzliche Schritte erforderlich. Für dieses Beispiel verwende ich den Beispieldatensatz „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 den einzelnen Paaren: Japan/Andere, Japan/USA, Andere/USA.
Tests, die unter „Effektdetails“ für den Faktor „Land“ erstellt wurden (z. B. LSMeans Differences Student's t), sind keine Tests von Steigungsunterschieden, sondern Tests, ob sich das Durchschnittsgewicht von Autos für diese Länder unter der Annahme des mittleren Wendekreisniveaus unterscheidet.
Um einen Test der Steigungen anzuzeigen, gehen wir zum obersten roten Dreieck > Schätzungen > Schätzungen der Indikatorparametrisierung
Daraufhin wird eine Tabelle mit Parameterschätzungen angezeigt, die auf einer Indikatorparametrisierung basieren (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 Referenzkategorie. Das wird für uns nützlich sein.
Beachten Sie, dass wir für die USA keine Schätzungen sehen. Das liegt daran, dass die USA unsere Referenzkategorie sind, sodass es sich bei allen Schätzungen um Abweichungen von den Schätzungen für die USA handelt. Land[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 es sich dabei um dasselbe handelt, was wir oben in der Tabelle mit den geordneten Unterschieden gesehen haben.
Wenn wir uns die Schätzungen der Interaktionsparameter ansehen, können wir dieselbe Logik verwenden: Land[Japan]*(Wendekreis-38,5862) und die zugehörigen Schätzungen geben an, wie sich die Steigung für Japan von der Steigung für die USA unterscheidet (übrigens, Die Steigung für die USA ist unter „Wendekreis“ aufgeführt, da es sich um die Referenzkategorie handelt (also 155,46 für die USA).Beachten Sie, dass die Steigung für Japan fast die gleiche 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 haben es also fast geschafft. Uns fehlt ein Test, Japan vs. Andere. Um dies zu erreichen, müssen wir JMP veranlassen, „Japan“ oder „Andere“ als Referenzkategorie zu behandeln und diese Analyse dann erneut durchzuführen. Ich werde mich dafür entscheiden, „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 Spalteninformationen. Klicken Sie auf „Spalteneigenschaften“ und wählen Sie dann „Wertreihenfolge“ 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 „Indikatorfunktionsparametrisierung“ listet nun die gleichen Analysen auf, die wir zuvor gesehen haben, jedoch mit „Andere“ als Referenzkategorie.
Und jetzt haben wir unseren letzten Test, den Steigungsunterschied zwischen Japan vs. Andere, die wir in der Zeile „Land[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 vs. USA, Unterschied = 42,38, p = 0,2193.
Japan vs. Andere, Unterschied = 42,45, p = 0,2204.
Ich hoffe das hilft!
julianisch
Betreff: PistenvergleichRegressionsparameterschätzungen aus der Regression: (Ich gehe davon aus, dass die Schätzungen zu Altersgruppen das sind, was Sie testen möchten.)
Die Ergebnisse der Ausführung mehrerer Vergleiche:
Vergleich des Paares Alter 14 mit Alter 16: Der Unterschied in der Steigung: 2,3656086-0,2714001=2,0942085
Betreff: PistenvergleichDer Mehrfachvergleichstest ermöglicht Ihnen einen Vergleich der kleinsten quadratischen Mittel, aber das ist dasselbe wie bei den Steigungen. Betrachten Sie einen Fall mit zwei 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 repariere 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 die Prüfung, ob die Mittelwerte der kleinsten Quadrate der Wechselwirkungsterme unterschiedlich sind, gleichbedeutend mit der Prüfung, ob die Steigungen unterschiedlich sind. Wenn sich B12 für Ebene 1 der kategorialen Variablen von B12 für Ebene 2 der kategorialen Variablen unterscheidet, sind die Steigungen für diese beiden Kategorien unterschiedlich.
Betreff: PistenvergleichDie ANCOVA wird durchgeführt, indem ein Modell mit einer kategorialen Variablen ausgeführt wird, a
kontinuierliche Variable und – in dem Fall, der mich interessiert – eine Interaktion
Begriff, der die Gleichheit der Steigungen prüft. Schätzungen verwenden – mehrfach
Vergleiche geben die Unterschiede und die Bedeutung zwischen dem kleinsten Quadrat an
Bedeutet, nicht zwischen den Pisten.
Aus: jiancao
Gesendet: Dienstag, 24. Mai 2016, 21:15 Uhr
Zu: Hillary Voet
Thema: Betreff: - Pistenvergleich
JMP-Benutzergemeinschaft
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Vergleich der Pisten
Antwort von Jiancao
<> in
Diskussionen - Sehen Sie sich die vollständige Diskussion an
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Betreff: PistenvergleichWenn Sie die standardmäßigen kleinsten Quadrate von Fit Model für ANCOVA verwenden, wählen Sie aus Schätzungen => Mehrere Vergleiche Option aus dem oberen roten Dreieck für paarweise Vergleiche. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation, indem Sie nach unten scrollen Alle paarweisen Vergleiche Der folgende Screenshot zeigt alle paarweisen Vergleiche von Tukey für Altersgruppen
Betreff: Vergleich der SteigungenIch denke, diese Art der Analyse (parallele Steigungen) entspricht einer „richtigen“ ANCOVA. Julian spricht darüber in einem ihrer Videos hier:
https://youtu.be/k3zk45WrmUI?t=1400
Betreff: Vergleich der SteigungenAls Teil des JMP 19-Releasezyklus wurde der Bericht „Steigungen vergleichen“ aktualisiert und bietet nun die Möglichkeit, Steigungen direkt im t- oder „korrigierten Mehrfachvergleich“-Framework (z. B. Tukey HSD) eines Schülers zu vergleichen:
Wie wir hier sehen können, stimmen die mit der Untermenüoption „Student's t“ (in der zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels aktuellen Version von JMP 19 EA 5 ) dargestellten Ergebnisse mit dem überein, was ursprünglich mit der Methode zusammengefasst wurde, die @julian in der ursprünglichen Lösung zu diesem Beitrag geduldig durchgegangen ist.
