斜面の比較<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />カテゴリカル変数の 3 つ以上の値を使用して ANCOVA モデルを実行した後、傾きのペアごとの比較を実行するにはどうすればよいですか?
ヒラリー。
Re: 傾きの比較最近の JMP バージョンでは、モデルの適合プラットフォームには、モデルの適合出力の上部の赤い三角形の下の推定の下に「傾きの比較」レポート オプションもあります。
このレポートは、JMP の平均分析 (ANOM) 構造を使用して、個々の傾き (カテゴリ因子の各レベルに対応) を全体の平均傾きと統計的に比較するために使用できます。
この例では、3 つの傾きのいずれも検定の判定限界 (UDL、LDL) を超えていないため、どの傾きも全体の平均傾きと統計的に有意に異なっていないと断言できることに注目してください。したがって、どの傾きも互いに異なっていないと推測できます。この結論は、上で詳しく説明したように、ペアごとの比較を行って傾きを比較するときに主張できることとよく一致します。
たとえば、日本と米国を比較する場合、得られたペアワイズ比較検定の p 値を考慮すると、傾きが同じであるという帰無仮説を棄却する証拠はないと断言できます。 = 0.9985。その他と米国、および日本とその他を比較する場合にも同様のことが言えます (それぞれ p= 0.2193 と p=0.2204)。
また、レポートの下部にある「全体平均概要との比較」ヘッダーに詳細が記載されている「グループ平均」は、国の特定のレベルに対応する傾きにすぎないことにも注意してください。たとえば、日本に対応する傾きは 155.5177、その他に対応する傾きは 113.0713 です。日本 - その他 = 155.5177 - 113.0713 = 42.4464 これは四捨五入して 42.45 となり、上記の分析と同じです。
最後に、観察された傾きの信頼限界がそれぞれ「下限」と「上限」で示されていることに注目してください。右クリックしてデータテーブルを作成した後、グラフビルダーを使用して、JMP で観察された傾きとその信頼限界をグラフ化できます。
Upper Limit と Lower Limit をグラフ ビルダーの Limits ロールにドラッグし、Group Mean を Y ロールに、Level を X ロールにドラッグすると、表をグラフィカルに表現した次のグラフが得られます。
3 つの信頼区間はすべて互いに重複しているため、信頼区間と有意性検定の関係に基づいて主張できます (本書の第 21 章を参照)実験統計米国標準局の Mary Gibbons Natrella による)、勾配が互いに異なるという証拠はありません (0.05 アルファ レベルでは、これらの制限は 95% の信頼度で構築されているため)。
Re: 傾きの比較ジュリアン、
この投稿は非常に役立つと思います。 しかし、私はある質問に悩んでいます。 カテゴリ変数に多くのレベル (たとえば、私の場合は 18) がある場合、JMP は傾きのペアごとの比較を実行します。 とにかく、傾きのペアごとの比較を行うことで大きなエラー率を回避するために、Tukey または他のテストを通じて多重比較を取得することはできますか。 ありがとう
Re: 傾きの比較素晴らしい！ これを理解できてとてもうれしいです
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
素晴らしい！ カテゴリ変数に数値が含まれている場合にアドインが機能するようになりました。
価値観。
とても感謝しています、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016年6月2日木曜日午後8時55分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ヒラリーさん
助かりました！ 問題を 1 つ突き止めて、アドイン (v0.05) を更新したと思います。 そこで何が起こったかというと、順序が設定された後にレベルを追加したため、値の順序にはレベルのリストの一部しか存在しませんでした。 アドインの新しいバージョンでは、値の順序の初期設定は列プロパティから取得されず、カテゴリ因子のすべての一意のレベルのリストを作成することによって検出されます。 これは、これらの問題に対してより堅牢になるはずです。 これで好奇心が解消されるといいのですが... lこれがうまくいくかどうか教えてください。
ジュリアン
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
ログには何もありませんでした。 適応されたデータセットを添付します。
Fit Model の出力とアドイン実行後の結果。
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 6 月 1 日水曜日、午後 9 時 20 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ヒラリーさん
本当に、ますます好奇心旺盛です！私はまだこれを解読できていませんし、私の側 (Mac または Windows 8) でこの正確な動作を再現することもできません。 特に、一貫性のない失敗が発生するのは奇妙です。 どのようなエラー メッセージがログに報告されているかを確認すると役立つ場合があります ([表示] メニュー > [ログ])。 アドインを実行する前にログの内容をクリアし ([編集] > [クリア])、アドインの実行後に失敗した場合は、ログをファイルに保存してここに添付すると、最も役に立ちます。 そうすれば、どこに問題があるのかがある程度わかるはずです。
ジュリアン
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
私の最後の手紙に加えて:
テスト データ セットに 4 番目のカテゴリを追加してみました。 私が実行したとき、
アドイン 参考としてカテゴリ 1、2、3 の結果のみが得られました
カテゴリー。この情報を使ってパズルを解くことができますか?
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 28 日土曜日、午後 8 時 15 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
キュリオザーとキュリオザー。
1. データセットは完璧に機能しました。
2. 元のデータセットで値の順序を確認したところ、次のことがわかりました。
それは自然に注文されたものです。
3. この順序を削除しようとしましたが、削除しても削除してもわかりません
比較の完全なセット。 一部のバージョンでは出力が得られません
アドインを追加すると、一部のアドインでは標準の参照カテゴリのみが取得されます。
4. Nominal として定義した別の数値変数を試しました。同様に。
5. 私自身の新しい小さなデータセットを作成しました。 もう一度言いますが、数値的には
カテゴリ変数では、参照カテゴリが 1 つしか提供されませんでした。 これは
Character-Nominal または Numerical-Nominal として定義しても同じです。
6. Windows 7 で JMP 12 を使用しています。
手伝ってくれますか？
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 28 日土曜日、午後 8 時 15 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較なんて面白い！ この真相に迫ります。以下のことを試してみてください。
- 失敗しているデータセットで、因子 (番号付き列) に値の順序が設定されているかどうかを確認します。列を右クリックし、[列情報] をクリックして、プロパティの下に値の順序が設定されているかどうかを確認します。 値の順序付けが設定されている場合、空白のように表示されますか? そのプロパティを削除して、アドインを再試行してください。 それがうまくいけば、何が起こっていたのかがわかると思います。
- それがうまくいかない場合は、試してみることができる同様のプロパティを持つ別のデータセットはありますか? 作業しているデータセットに固有のものである可能性をテストしたいと思います。
- この配置の別のデータ セットをお持ちでない場合は、ここに添付したこのテスト データ セットを試してみていただけますか? これは同じ配置（数値的ですが公称係数）を持ち、WindowsとMacの両方で私の側で機能します。
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
v04 では、番号付きの以前のバージョンと同じ出力が得られるのではないかと思います。
カテゴリー。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 27 日金曜日、午後 9 時 23 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちはヒラリー、
新しいバージョンをアップロードしました(v0.04)番号付きレベルではより堅牢になるはずです。
ジュリアン
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
問題があるのは価値観のようです。 私が与えるとき
カテゴリ名 a1、a2 など。 期待どおりの出力が得られます。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 27 日金曜日 12:09 午前
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
v03 を使用しましたが、以前と同じ出力が得られました。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 27 日金曜日 12:09 午前
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ヒラリーさん
問題は解決したと思います。 v0.03 をダウンロードして再インストールし、期待どおりの出力が得られたかどうかをお知らせください。
一元配置 ANCOVA (w Interaction) アドインでの単純な傾きの比較
ジュリアン
Re: 傾きの比較うーん、それが得られる出力である場合、スクリプトがどこかで失敗しているようです。 おそらくステータスのカテゴリ要素のレベルとして数字を持っていることに関係しているのではないかと思います。 スクリプトが値の順序をシャッフルするためにそれらのリストを作成しようとすると、それらをリストではなく行列として取り込むように見えます。 この問題の回避策を見つけて、新しいバージョンを投稿します。
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアン
アドインの 2 番目のバージョンがアップロードされ、機能しているようです。
より良い。ただし、これは私が取得したテーブルです:
これはアドインの説明と異なります」の参照
カテゴリがリストされておらず (ステータス 4 である必要があります)、テーブルが続行されません
他の参照カテゴリについては。
ありがとう、
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 26 日木曜日 午後 9 時 47 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較はい、確かに！ アドインに関するヒントをありがとう。 ただし、追加をインストールしました
指示に従って、Fit Model を実行します。 「アドイン」をクリックすると、
アドインの名前 「適合モデルの最小二乗法を選択してください」というメッセージが表示されます
報告"。 どうすればいいでしょうか？
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 26 日木曜日 午後 9 時 47 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較もう少し調べてみると、非線形プラットフォームの ANOM は推定値を、各グループのモデルが同じ形状をしているが x 軸に沿ってシフトした「平行」モデルと比較しているようです。したがって、この例の場合、傾き ANOM の中心線 144.71 は、傾きは同じですがグループごとに切片が異なるモデルの傾きです。
Re: 傾きの比較アドインは、組み込みスクリプト言語 JSL を使用して JMP の機能を拡張します。 ページからアドインをダウンロードし、それを開くと、JMP はアドインをインストールするかどうかを尋ねます。 「はい」をクリックすると、「アドイン」という新しいメニューが表示されます。 そのメニューから、私が作成したアドインを選択できるようになりました。
ユーザー コミュニティのファイル交換セクションには、他にも多くの便利なアドインが見つかります。見て回ってみる価値はありますよ！
ジュリアン
Re: 傾きの比較ありがとう、ジュリアン。 アドインの使用に慣れていません。
ヒラリー。
から：ジュリアン
送信済み： 2016 年 5 月 26 日木曜日 午後 9 時 12 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較こんにちは、ヒラリーさん
レポートの再実行の煩わしさを軽減するためにアドインを使用した前回の投稿をご覧いただけたでしょうか。 そうでない場合は、もう一度そのリンクを示します。
一元配置 ANCOVA (w Interaction) アドインでの単純な傾きの比較
ジュリアン
Re: 傾きの比較ありがとう、カレンとジュリアン、フィットモデルプラットフォームではパラメータ
推定値テーブルは、各傾きの t 検定も示します。
平均的な傾き。 または、インジケーター関数のパラメータ化と
各傾きと最後のカテゴリの傾きを比較します。 しかし、他の
特定のペアは、カテゴリの順序を変更することによってのみ比較できます
そしてモデルを再実行します。たとえばカテゴリが 10 個ある場合は非常に面倒です。
から：ジュリアン
送信済み： 2016年5月26日木曜日 午後7時27分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
ジュリアン・パリスからの返信
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較素晴らしい提案です、カレン！ 確かに、全体/平均の傾きとの比較が必要な場合、これがこれらの分析を作成する最も直接的な方法です。
編集: 平均傾きとの比較が必要な場合の別のオプション (私は ANOM を好みますが)、元のフィット モデル レポートから拡張推定値を要求することです (上部の赤い三角形 > 推定 > 拡張推定値)。 拡張推定値には、名目要因のすべてのレベルのすべてのパラメータが表示されます。
インジケーター パラメーター化の推定とは異なり、これらはすべて平均応答に関するものです。 ここでの「回転円」は平均/全体の傾きであり、相互作用パラメーターの推定値は、平均と比較した各領域の傾きの差です。
興味深いことに...これらの推定値の一部は、非線形プラットフォームの ANOM とはわずかに異なります。 日本の傾きに対する ANOM テーブルの推定値は 155.5 で、これは実際に、フィット モデルの拡張推定値レポートから得られる値 (141.35+14.16 = 155.51) と同じです。 ただし、ANOM レポートでは、平均傾きが 144.71 と記載/描画されていますが、これは正しくありません。(155.52+113.07+155.46)/3 = 141.35。)
Re: 傾きの比較グループ全体の傾きを比較するためのもう 1 つのオプションは、非線形プラットフォーム (線形フィット オプションがある) です。Julian が行ったように車のデータを使用し、体重を Y、回転円を X、国をグループとして、[Fit Curve] > [Polynomials] > [Fit Linear] で各グループの線形フィットを取得します。
次に、線形の赤い三角形の下で [パラメータ推定値の比較] を選択すると、切片と傾きの比較が表示されます (上に示した表で推定されていることに注意してください)。 傾きの比較は ANOM によって行われるため、これはまさにあなたが探していたものではありません。そのため、比較は全体的な傾きに対して行われます。どのグループの傾きも全体的な傾きと異なりますか?これは ANOM で検討中の問題です。
Re: 傾きの比較あなたは正しいです。 私は質問を誤解しており、カテゴリ変数の推定効果のペアごとの比較を示しました。
Re: 傾きの比較こんにちは、ヒラリーさん
どういたしまして！ 私の投稿に電子メールで返信していただいたようですので、スクリーンショットが届いていることを願っています。
まずはあなたの質問に答えさせてください:
- 通常のパラメータ推定値と指標パラメータ推定値の違い: これは、JMP がカテゴリ変数をパラメータ化する方法に関係します。 これを行うには、エフェクト コーディングとインジケーター コーディングの 2 つの方法があります。 効果コーディングは、計画された実験で一般的であり、推定値がすべてのグループの総平均を基準とするようにパラメーターをモデル化します。 したがって、通常のパラメータ推定値には、平均応答との差がリストされます。 指標のコーディングは、推定値がベースラインまたは参照グループとの差を反映していることを意味します。 どちらのタイプのパラメータ化も役立つ場合がありますが、JMP のデフォルトであるエフェクト コーディングの方が、より複雑なモデルに適した特性を備えているため、好まれます。
- 定数を減算して交互作用項を命名することは、センタリング、またはセンタリング多項式の使用と呼ばれます。 その定数はその変数の平均であり、交互作用項を構築する際、変数間の外積は、変数の元の値ではなく、平均を引いた後の変数の値を乗算することで求められます。 これには、複雑なモデルにとって望ましい特性もあり、モデル内の低次の項をより解釈しやすく保つという有益な効果があります。 つまり、低次項のパラメータ推定値、たとえば重量に関する日本と米国の比較は、平均回転円の自動車についてそれらの国がどの程度異なるかを示します。 回転円変数のセンタリングがなければ、その低次項は自動車の回転円半径が 0 の場合の推定値を示します (実際には意味がありません)。多項式のセンタリングとその結果の詳細については、この投稿に対する私の返信とビデオを参照してください。重回帰での推定値
- 各グループの傾きを取得するにはいくつかの方法があります。 インジケーターのパラメーター化テーブルを使用すると、連続変数の推定値を確認するだけで、それが参照カテゴリーの傾きの推定値になります。もう 1 つの方法は、[分析] > [Y を X に合わせる] を使用することです。これを連続 Y と連続 X だけで設定し、[OK] をクリックします。出力が得られたら、[赤い三角形] > [グループ化] に移動して、カテゴリ変数を選択します。 これで、実行するアクションはすべて X ごとに個別に実行されます。 赤い三角形 > フィットラインに戻ります。 これで、カテゴリ X のレベルと同じ数の線形近似が行われるようになります。 そこでは個々の斜面を読み取ることができます。
あなたのコメントに関しては、私も同感です！ 返信を投稿した後、これがどれほど完全に手動であるかを考え始めました。 カテゴリ X のレベルが多数ある場合、これは少し面倒になります。 そこで、これを自動化するアドインに取り組みました。一元配置 ANCOVA (w Interaction) アドインでの単純な傾きの比較
これがお役に立てば幸いです!
ジュリアン
Re: 傾きの比較こんにちは、ジュリアンさん
詳細なご回答ありがとうございます。 本当に感謝しています
段階ごとに説明していきます。 1 つのコメントと 1 つの追加コメント
質問：
カテゴリ変数に 3 つ以上の水準がある場合、これは変更を意味します。
すべてをカバーするために必要なだけ値を並べ替えます。
比較のペア。 難しいことではありませんが、JMP を使用すると便利です。
これを 1 つのステップとしてメニューに組み込むことができます。
通常のパラメータ推定値の違いがわかりませんでした
および指標関数のパラメータ化推定。 私にもわかりません
連続関数から減算される定数 (38.5862) の役割
推定値を取得する際の予測子 (回転円)。 SASを使用する場合と
PROC GLM の ESTIMATE ステートメントを使用すると、
カテゴリ変数の各値の回帰勾配。 どうすれば入手することができますか
これらの値は JMP にありますか?
再度、感謝します、
ヒラリー。
から：ジュリアン・パリス
送信済み： 2016 年 5 月 25 日水曜日 12:44 午前
に： hillaryvoet
主題： Julian Parris が Re: の比較であなたについて言及しました
JMP ユーザーの勾配
JMPユーザーコミュニティ
<>
あなたが言及されました
ジュリアン・パリス著
<> *Re:
JMP ユーザー* での勾配の比較 - Julian Parris の参照を表示します。
<>
Re: 傾きの比較こんにちはヒラリーヴォート、
あなたの質問を正しく理解していれば、カテゴリ変数 (X1) と連続変数 (X2) を使用した回帰と、それらの間の交互作用によって連続変数 (Y) が予測されることになります。 カテゴリ変数 (X1) には 2 つ以上のレベルがあり、X1 と X2 の間に統計的に有意な交互作用があり、それを追跡して、どのグループで Y から X2 への回帰が異なるかを確認したいと考えています。 ここで他の人がリストした方法は、傾きのペアごとの差をテストしているようには見えませんが、連続回帰変数 (X2) の平均レベルを仮定して、平均のペアごとの差をテストしているようです。必要なテストを取得する方法はありますが、追加の手順がいくつか必要になります。 この例では、Car Physical Data サンプル データセットを使用します。
まず、あなたが取り組んでいるようなモデルを当てはめます。 国と回転円、およびそれらの相互作用に基づいて体重を予測します。
回帰プロットでは、求めているもの、つまり日本/その他、日本/米国、その他/米国の各ペア間の傾きの違いの 3 つの検定を直接確認できます。
国の係数の効果の詳細で作成されたテスト (たとえば、LSMeans Differences Student's t) は、勾配の違いのテストではありませんが、回転円の平均レベルを仮定して、それらの国で自動車の平均重量が異なるかどうかのテストです。
傾きのテストを明らかにするには、一番上の赤い三角形 > 推定 > インジケーターのパラメーター化推定に移動します。
これにより、(通常のパラメーター推定値テーブルが基づいている効果コーディングとは対照的に) インジケーターのパラメーター化に基づいたパラメーター推定値の表が表示されます。これは、カテゴリー因子の最後のレベルが参照カテゴリーとして使用されることを意味し、推定値が表示されます。は、その参照カテゴリとの違いです。 これは私たちにとって有益です。
米国との推定値が表示されていないことに注意してください。 これは、米国が参照カテゴリであるため、すべての推定値が米国の推定値と異なるためです。国[日本]の推定値は256.78で、平均体重に関して日本とアメリカがどれだけ違うかです。 これは、上記の順序付けされた差異レポートの表で見たものと同じであることに注意してください。
交互作用パラメーターの推定値を見ると、同じロジックを使用できます。国[日本]*(回転円-38.5862) とそれに関連する推定値は、日本の傾きが米国の傾きとどのように異なるかを表します (ちなみに、米国の勾配は参照カテゴリであるため、「ターニング サークル」の下にリストされているため、155.46 が米国です)。日本の傾きは米国の傾きとほぼ同じであることに注目してください。違いは値 0.06 (p = 0.9985) だけです。 その他の傾きは米国とは -42.38、p = 0.2193 異なります。
もうすぐそこです。 日本対その他というテストが 1 つありません。 これを取得するには、JMP で日本またはその他を参照カテゴリとして扱い、この分析を再実行する必要があります。 「その他」を参照カテゴリとして扱うことを選択します。 参照カテゴリを変更するには、列 Country の Value Ordering プロパティを変更します。 テーブル内の列を右クリックし、[列情報] に移動します。 [列のプロパティ] をクリックし、[値の順序] を選択します。 順序を変更するには、「その他」を選択し、「下へ移動」をクリックします。 リストされている最後のカテゴリが参照カテゴリになります。完了したら、「OK」をクリックします。
モデルを再実行するには、既存のモデルの適合出力の一番上の赤い三角形に移動し、[スクリプト] > [解析をやり直す] をクリックします。
「インジケーター関数のパラメーター化」には、以前に見たのと同じ分析がリストされますが、参照カテゴリーとして「その他」が含まれています。
そして今、最後のテストです。日本対その他。「国[日本]*(回転円-38.5862)」の行にあります。42.45 の差、p = 0.2204。
これで、3 つのペアごとの傾きテストができました。
日本対アメリカ、差 = 0.06、p = 0.9985。
その他 vs アメリカ、差 = 42.38、p = 0.2193。
日本 vs その他、差 = 42.45、p = 0.2204。
これがお役に立てば幸いです!
ジュリアン
Re: 傾きの比較回帰からの回帰パラメータ推定値: (年齢グループの推定値がテストしたいものであると仮定します)
複数の比較を実行した結果:
年齢 14 と年齢 16 のペアの比較: 傾きの差: 2.3656086-0.2714001=2.0942085
Re: 傾きの比較多重比較テストでは最小二乗平均の比較が行われますが、それは傾きと同じです。 カテゴリ変数 (Q と呼びます) のレベルが 2 つあり、連続変数が X と呼ばれるケースを考えてみましょう。 モデルは Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X です。
Q を最初のレベル 1 で固定するとします。 私のモデルは Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X に単純化されます。
B12 交互作用パラメーターは、カテゴリ変数のさまざまなレベルの傾きを調整するものであることに注意してください。 したがって、交互作用項の最小二乗平均が異なるかどうかをテストすることは、傾きが異なるかどうかをテストすることと同じです。 カテゴリ変数のレベル 1 の B12 がカテゴリ変数のレベル 2 の B12 と異なる場合、これら 2 つのカテゴリの傾きは異なります。
Re: 傾きの比較ANCOVA は、カテゴリ変数を使用してモデルを実行することによって実行されます。
連続変数、そして – 私が興味がある場合 – 交互作用
傾きが等しいかどうかをテストする項。 見積もりの使用 - 複数
比較すると、最小二乗法の違いと重要性がわかります。
つまり、坂の間ではありません。
から：建草
送信済み： 2016 年 5 月 24 日火曜日、午後 9 時 15 分
に：ヒラリー・ヴォート
主題： Re: - 傾斜の比較
JMPユーザーコミュニティ
<>
斜面の比較
建草からの返事
<> 内
ディスカッション- ディスカッション全文を表示
<>
Re: 傾きの比較ANCOVA にモデルの適合の標準最小二乗法を使用する場合は、見積り=>複数の比較ペアごとの比較には、上部の赤い三角形のオプションを使用します。 詳細については、下にスクロールしてドキュメントを確認してください。すべてのペアごとの比較次のスクリーンショットは、Tukey の年齢グループのすべてのペア比較を示しています。
傾斜の比較についてこの種の分析 (平行傾斜) は、「適切な」ANCOVA と一致していると思います。Julian は、次のビデオでそのことについて話しています。
https://youtu.be/k3zk45WrmUI?t=1400
傾斜の比較についてJMP 19 リリース サイクルの一環として、傾きの比較レポートが更新され、学生の t または「多重比較補正」(例: Tukey HSD) フレームワークで傾きを直接比較する機能が追加されました。
ここでわかるように、スチューデントの t サブメニュー オプション ( JMP 19 EA 5 リリース、この記事の執筆時点で最新) を使用して提示された結果は、この投稿の元のソリューションで@julian が辛抱強く説明した方法を使用して最初に要約されたものと一致しています。
