comparación de pendientes<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Después de ejecutar un modelo ANCOVA con más de dos valores de la variable categórica, ¿cómo puedo realizar comparaciones de pendientes por pares?
Hillary.
Re: comparación de pendientesEn versiones recientes de JMP, la plataforma Ajustar modelo también tiene una opción de informe "Comparar pendientes" en Estimaciones, debajo del triángulo rojo superior en la salida Ajustar modelo.
Este informe se puede utilizar para comparar estadísticamente cada una de las pendientes individuales (correspondientes a cada nivel del factor categórico) con la pendiente promedio general, utilizando la construcción Análisis de medias (ANOM) en JMP.
Observe cómo en este ejemplo, dado que ninguna de las tres pendientes excede los límites de decisión de la prueba (UDL, LDL), podemos afirmar que ninguna de las pendientes es estadísticamente significativamente diferente de la pendiente promedio general; por tanto, podemos inferir que ninguna de las vertientes es diferente entre sí.Esta conclusión cuadra muy bien con lo que podemos afirmar cuando realizamos comparaciones por pares para comparar las pendientes como se detalló anteriormente.
Por ejemplo, al comparar Japón con EE. UU., podemos afirmar que no tenemos evidencia para rechazar la hipótesis nula de que las pendientes son las mismas, dado el valor p obtenido de la prueba de comparaciones por pares. = 0,9985.Podemos hacer afirmaciones similares al comparar Otros frente a EE. UU. y Japón frente a Otros (donde p= 0,2193 y p=0,2204, respectivamente).
Observe también que la "Media del grupo", tal como se detalla en el encabezado "Comparaciones con el resumen del promedio general" en la parte inferior del informe, es solo la pendiente correspondiente al nivel particular del país.Por ejemplo, la pendiente correspondiente a Japón es 155,5177 y la correspondiente a Otros es 113,0713. Japón - Otros = 155,5177 - 113,0713 = 42,4464 que se redondea a 42,45, idéntico al análisis anterior.
Finalmente, observe que los límites de confianza en las pendientes observadas se indican mediante "Límite inferior" y "Límite superior", respectivamente.Podemos graficar las pendientes observadas y sus límites de confianza en JMP usando Graph Builder después de hacer clic derecho para convertirlas en una tabla de datos.
Al arrastrar el límite superior y el límite inferior a la función Límites en Graph Builder, agrupar la media a la función Y y Nivel a la función X, obtenemos el siguiente gráfico que es solo una representación gráfica de la tabla:
Dado que los tres intervalos de confianza se superponen entre sí, podemos afirmar con base en la relación entre los intervalos de confianza y las pruebas de significancia (ver Capítulo 21 de Estadísticas experimentales por Mary Gibbons Natrella de la Oficina Nacional de Estándares), que no tenemos evidencia de que las pendientes sean diferentes entre sí (en el nivel alfa de 0,05, ya que estos límites se construyen con un 95% de confianza).
Re: comparación de pendientesJulian,
Este post me parece muy útil. Sin embargo, estoy luchando con una pregunta. Si la variable categórica tiene muchos niveles, por ejemplo 18 en mi caso, JMP está haciendo una comparación de las pendientes por pares. ¿Existe alguna forma de obtener una comparación múltiple a través de Tukey u otras pruebas para evitar la gran tasa de error al realizar comparaciones de pendientes por pares? Gracias
Re: comparación de pendientes¡Excelente! Me alegro mucho de que hayamos descubierto esto.
Re: comparación de pendientesHola julián,
¡Brillante! El complemento ahora funciona cuando la variable categórica tiene números
valores.
Muchas muchas gracias,
Hillary.
De: Julian
Enviado: jueves, 02 de junio de 2016 20:55
A: Hillary Voet
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Re: comparación de pendientesHola Hillary,
¡Eso ayudó! Creo que localicé un problema y acabo de actualizar el complemento (v0.05). Lo que sucedió allí es que solo había una lista parcial de niveles en el orden de valores ya que agregó un nivel después de establecer el orden. En la nueva versión del complemento, la configuración inicial para el orden de valores no se toma de la propiedad de la columna, sino que se encuentra haciendo una lista de cada nivel único del factor categórico. Esto debería ser más sólido ante estas cuestiones. Ojalá esta sea una curiosidad resuelta... l Déjame saber si esto ahora funciona para ti.
Julian
Re: comparación de pendientesHola julián,
No había nada en el registro. Adjunto el conjunto de datos adaptado, el
Ajustar la salida del modelo y los resultados después de ejecutar el complemento.
Gracias,
Hillary.
De: Julian
Enviado: miércoles, 01 de junio de 2016 21:20
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Re: comparación de pendientesHola Hillary,
¡Cada vez más curioso, por cierto!No he podido descifrar esto todavía, ni puedo replicar este comportamiento exacto en mi lado (en Mac o Windows 8). ¡Es especialmente extraño que tengamos fracasos inconsistentes! Puede ser útil ver qué mensajes de error se informan en el registro (menú Ver > Registro). Será más útil si borra el contenido del registro antes de ejecutar el complemento (Editar > Borrar) y luego, después de ejecutar el complemento, si falla, guarde el registro en un archivo y adjuntelo aquí. Eso debería darme una idea de dónde están fallando las cosas.
Julian
Re: comparación de pendientesHola julián,
Además de mi última carta:
Intenté agregar una cuarta categoría a su conjunto de datos de prueba. Cuando ejecuté el
complemento Solo obtuve resultados para las categorías 1, 2 y 3 como referencia
categorías. ¿Podrías utilizar esta información para resolver el rompecabezas?
Hillary.
De: Julian
Enviado: sábado, 28 de mayo de 2016 20:15
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Re: comparación de pendientesHola julián,
Más y más curioso.
1. Su conjunto de datos funcionó perfectamente.
2. En mi conjunto de datos original verifiqué el orden de valores y encontré
Eso se ordenó de forma natural.
3. Intenté eliminar este pedido, pero con o sin él no lo consigo.
el conjunto completo de comparaciones. En algunas versiones no obtengo ningún resultado de
su complemento y en algunos solo obtengo la categoría de referencia estándar.
4. Probé otra variable numérica que definí como Nominal: ídem.
5. Creé un nuevo y pequeño conjunto de datos propio. De nuevo, el número
La variable categórica me dio solo una categoría de referencia única. Este fue el
Lo mismo si lo definí como Carácter-Nominal o Numérico-Nominal.
6. Estoy usando JMP 12 en Windows 7.
¿Puede usted ayudar?
Gracias,
Hillary.
De: Julian
Enviado: sábado, 28 de mayo de 2016 20:15
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Re: comparación de pendientes¡Que interesante! Llegaremos al fondo de esto.Aquí hay algunas cosas que puede probar:
- En el conjunto de datos que falla, verifique si el orden de los valores está establecido para su factor (la columna numerada). Haga clic con el botón derecho en la columna > Información de la columna y luego vea si hay un orden de los valores establecido en las propiedades. Si se establece el valor de pedido, ¿parece estar en blanco? Elimine esa propiedad y vuelva a probar el complemento. Si ahora funciona, creo que sé lo que estaba pasando.
- Si eso no funciona, ¿tiene otro conjunto de datos con propiedades similares que pueda probar? Me gustaría probar la posibilidad de que sea algo específico del conjunto de datos con el que estás trabajando.
- Si no tiene otro conjunto de datos con esta disposición, ¿probaría con este conjunto de datos de prueba que adjunto aquí? Esto tiene la misma disposición (factor numérico pero nominal) y funciona en mi lado tanto en Windows como en Mac.
Re: comparación de pendientesHola julián,
Me temo que la v04 da el mismo resultado que las versiones anteriores para números
categorías.
Hillary.
De: Julian
Enviado: viernes, 27 de mayo de 2016 21:23
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Re: comparación de pendientesHola Hillary,
Acabo de subir una nueva versión (v0.04) eso debería ser más robusto con niveles numerados.
Julian
Re: comparación de pendientesHola julián,
Parece que son los valores los que son problemáticos. cuando doy el
nombres de categorías a1, a2, etc. Obtengo el resultado esperado.
Hillary.
De: Julian
Enviado: viernes, 27 de mayo de 2016 0:09
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Re: comparación de pendientesHola julián,
Usé v03 pero obtuve el mismo resultado que antes.
Hillary.
De: Julian
Enviado: viernes, 27 de mayo de 2016 0:09
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Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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Re: comparación de pendientesHola Hillary,
Creo que solucioné el problema. Descargue v0.03 y reinstálelo y avíseme si obtiene el resultado esperado.
Comparar pendientes simples en el complemento ANCOVA unidireccional (con interacción)
Julian
Re: comparación de pendientesHmm, parece que el script está fallando en alguna parte si ese es el resultado que obtienes. Sospecho que podría tener que ver con tener números como niveles de su factor categórico de Estado. Cuando el script busca hacer una lista de aquellos para mezclar el orden de valores, parece tomarlos como una matriz, no como una lista. Encontraré una solución para esto y publicaré una nueva versión.
Re: comparación de pendientesHola Julián,
Veo que has subido la segunda versión del complemento y está funcionando.
mejor. Sin embargo esta es la tabla que obtengo:
que es diferente de su descripción del complemento", la referencia
la categoría no aparece en la lista (debería ser el estado 4) y la tabla no continúa
para otras categorías de referencia.
Gracias,
Hillary.
De: Julian
Enviado: jueves, 26 de mayo de 2016 21:47
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Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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Re: comparación de pendientes¡Sí, de hecho! Gracias por el consejo sobre los complementos. Sin embargo: instalé el Add
Como usted indicó y ejecutó Fit Model. Cuando hago clic en Complementos y el
nombre de su complemento. Recibo un mensaje "Seleccione un modelo de ajuste de mínimos cuadrados
Informe". ¿Cómo hago esto?
Hillary.
De: Julian
Enviado: jueves, 26 de mayo de 2016 21:47
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Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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Re: comparación de pendientesDespués de investigar un poco... el ANOM en la plataforma no lineal parece estar comparando las estimaciones con el modelo "paralelo" donde el modelo para cada grupo tiene la misma forma pero está desplazado a lo largo del eje x.Entonces, en el caso del ejemplo que hemos estado observando, la línea central para la pendiente ANOM de 144,71 es la pendiente del modelo con la misma pendiente pero diferentes intersecciones para cada grupo.
Re: comparación de pendientesLos complementos amplían la funcionalidad de JMP utilizando el lenguaje de secuencias de comandos integrado, JSL. Descargue el complemento de la página y, cuando lo abra, JMP le preguntará si desea instalar el complemento. Haga clic en Sí y verá aparecer un nuevo menú llamado Complementos. Desde ese menú ahora puedes seleccionar el complemento que escribí.
Encontrarás muchos otros complementos útiles en la sección de intercambio de archivos de la comunidad de usuarios.¡Vale la pena echarle un vistazo!
Julian
Re: comparación de pendientesGracias, Julián. No estoy familiarizado con el uso de complementos.
Hillary.
De: Julian
Enviado: jueves, 26 de mayo de 2016 21:12
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Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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Re: comparación de pendientesHola Hillary,
Espero que hayas visto mi publicación anterior con el complemento para eliminar el tedio de volver a ejecutar el informe. Aquí está ese enlace nuevamente si no:
Comparar pendientes simples en el complemento ANCOVA unidireccional (con interacción)
Julian
Re: comparación de pendientesGracias Karen y Julian. En la plataforma Fit Model el parámetro
La tabla de estimaciones también proporciona una prueba t para cada pendiente en comparación con la
pendiente media. O se puede utilizar la parametrización de la función del indicador y
obtenga una comparación de cada pendiente con la de la última categoría. Pero otro
pares específicos solo se pueden comparar cambiando el orden de las categorías
y volver a ejecutar el modelo: muy tedioso si tiene, digamos, 10 categorías.
De: Julian
Enviado: jueves, 26 de mayo de 2016 19:27
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Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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Re: comparación de pendientes¡Gran sugerencia, Karen! Esa es sin duda la forma más directa de producir esos análisis cuando se necesita una comparación con la pendiente general/media.
Editar: Otra opción si buscamos comparaciones con la pendiente promedio (aunque prefiero ANOM) es solicitar Estimaciones ampliadas del informe de ajuste del modelo original (Triángulo rojo superior > Estimaciones > Estimaciones ampliadas). Las estimaciones ampliadas muestran todos los parámetros para todos los niveles de los factores nominales:
A diferencia de las estimaciones de Parametrización de Indicadores, estas son todas con respecto a la respuesta promedio. "Círculo de giro" aquí es entonces la pendiente promedio/general, y las estimaciones de los parámetros de interacción son las diferencias en la pendiente para cada región en comparación con el promedio.
Curiosamente... algunas de estas estimaciones son ligeramente diferentes del ANOM en la plataforma no lineal. La estimación dada en la tabla ANOM para la pendiente de Japón es 155,5, que de hecho es igual a lo que recuperamos del informe de estimaciones ampliadas en Fit Model: 141,35+14,16 = 155,51. Sin embargo, en el informe de ANOM, la pendiente media aparece/dibujada en 144,71, lo cual no es correcto.(155,52+113,07+155,46)/3 = 141,35.)
Re: comparación de pendientesOtra opción para comparar pendientes entre grupos es la plataforma no lineal (que tiene una opción de ajuste lineal).Usando los datos del automóvil como lo hizo Julian, si tiene el peso como Y, el círculo de giro como X y luego el país como grupo y luego en Ajustar curva>Polinomios>Ajustar lineal, obtendrá un ajuste lineal para cada grupo:
Luego, bajo el triángulo rojo lineal, seleccione "Comparar estimaciones de parámetros" y obtendrá una comparación de las intersecciones y pendientes (tenga en cuenta que se han estimado para usted en la tabla que se muestra arriba). Esto no es exactamente lo que estaba buscando, ya que ANOM realiza la comparación de las pendientes, por lo que la comparación es con la pendiente general: ¿la pendiente de cualquier grupo difiere de la pendiente general? es la cuestión que está siendo considerada con ANOM.
Re: comparación de pendientesEstás en lo correcto. Entendí mal la pregunta y mostré la comparación por pares de los efectos estimados de la variable categórica.
Re: comparación de pendientesHola Hillary,
¡De nada! Parece que respondiste a mi publicación por correo electrónico, así que espero que lleguen las capturas de pantalla.
Déjame abordar tus preguntas primero:
- Diferencia entre las estimaciones de parámetros regulares y las estimaciones de parámetros de indicadores: esto tiene que ver con cómo JMP parametriza las variables categóricas. Hay dos formas de hacer esto: codificación de efectos y codificación de indicadores. La codificación de efectos, común en experimentos diseñados, modela los parámetros de manera que las estimaciones sean con respecto a la media general en todos los grupos. Entonces, las estimaciones de parámetros regulares enumeran una diferencia con la respuesta promedio. La codificación de indicadores significa que las estimaciones reflejan una diferencia con respecto a algún grupo de referencia o de referencia. Ambos tipos de parametrización son útiles en ocasiones, pero la codificación de efectos, la opción predeterminada en JMP, tiene mejores propiedades para modelos más complicados y, por lo tanto, es la preferida.
- La denominación de los términos de interacción con la resta de una constante: esto se llama centrar o utilizar un polinomio centrado. Esa constante es la media de esa variable, y al construir el término de interacción, el producto cruzado entre variables se encuentra multiplicando no los valores originales de la variable, sino el valor de la variable después de restar la media. Esto también tiene propiedades deseables para modelos complicados y tiene el efecto útil de mantener más interpretables los términos de orden inferior en el modelo. En resumen, las estimaciones de parámetros de términos de orden inferior, digamos de Japón frente a Estados Unidos en términos de peso, indican cuánto difieren esos países para los automóviles con un radio de giro promedio. Sin centrar la variable del círculo de giro, ese término de orden inferior indicaría la estimación cuando los automóviles tienen un radio de círculo de giro 0 (lo cual realmente no tiene ningún sentido).Para obtener más información sobre cómo centrar un polinomio y sus consecuencias, vea mi respuesta y video en esta publicación: estimaciones en regresión múltiple
- Hay algunas formas de conseguir las pistas para cada grupo. Usando la tabla de parametrización del indicador, puede simplemente ver la estimación de su variable continua, y esa será la estimación de la pendiente de la categoría de referencia.Otra forma es usar Analizar > Ajustar Y por X.Configure esto solo con su Y continua y X continua, haga clic en Aceptar, luego, una vez que tenga el resultado, vaya al Triángulo rojo> Agrupar por y luego seleccione su variable categórica. Ahora, cualquier acción que realices se realizará por separado para cada X. Vuelve al Triángulo Rojo > Ajustar Línea. Ahora tendrás tantos ajustes lineales como niveles de tu X categórica. Allí podrá leer las pistas individuales.
En cuanto a tu comentario, ¡estoy de acuerdo! Después de publicar mi respuesta, comencé a pensar en lo completamente manual que es esto. Si tienes muchos niveles de tu X categórico, esto sería un poco tedioso. Entonces, trabajé en un complemento para automatizar esto: Comparar pendientes simples en el complemento ANCOVA unidireccional (con interacción)
¡Espero que esto ayude!
Julian
Re: comparación de pendientesHola julián,
Gracias por su respuesta detallada. Realmente aprecio que hayas pasado por
las etapas de la explicación una por una. Un comentario y uno más.
pregunta:
Si la variable categórica tiene más de tres niveles, esto significa cambiar
el ordenamiento de los valores tantas veces como sea necesario para cubrir todos los
pares de comparaciones. Esto no es difícil, pero sería bueno si JMP
Podría incorporar esto en el menú como un solo paso.
No entendí la diferencia entre las estimaciones de parámetros regulares.
y las estimaciones de parametrización de la función indicadora. Tampoco lo entiendo
el papel de la constante (38.5862) restada de la continua
predictor (círculo de giro) en la obtención de las estimaciones. Cuando se utiliza SAS y
la declaración ESTIMATE en PROC GLM se puede obtener una estimación del
pendiente de regresión para cada valor de la variable categórica. Como puedo conseguir
estos valores en JMP?
Gracias de nuevo,
Hillary.
De: julian parris
Enviado: miércoles, 25 de mayo de 2016 0:44
A: hillaryvoet
Sujeto: Julian Parris te ha mencionado en Re: comparación de
pendientes en JMP Usuario
Comunidad de usuarios de JMP
<>
has sido mencionado
por Julián Parris
<> *en Re:
comparación de pendientes en JMP User* - Vea la referencia de Julian Parris para usted
<>
Re: comparación de pendientesHola hillaryvoet ,
Si entiendo su pregunta correctamente, tiene una regresión con una variable categórica (X1) y una variable continua (X2) y la interacción entre ellas predice una variable continua (Y). Su variable categórica (X1) tiene más de dos niveles, y usted tiene una interacción estadísticamente significativa entre X1 y X2 y le gustaría hacer un seguimiento para ver en qué grupos difiere la regresión de Y a X2. Los métodos enumerados por otros aquí no parecen probar las diferencias de pendientes por pares, sino más bien la diferencia de medias por pares, suponiendo un nivel medio en el regresor continuo (X2).Hay una manera de realizar las pruebas que desea, pero requerirá algunos pasos adicionales. Usaré el conjunto de datos de muestra Car Physical Data para este ejemplo.
Primero, ajustaré un modelo como el que estás trabajando. Predigo el peso según el país y el círculo de giro, y su interacción.
En el gráfico de regresión podemos ver directamente lo que estás pidiendo, tres pruebas de las diferencias de pendientes entre cada par, Japón/Otros, Japón/EE.UU., Otros/EE.UU.
Las pruebas producidas bajo Detalles del efecto para el factor País (por ejemplo, LSM Diferencias de medias t de Student) no son pruebas de diferencias de pendiente, sino pruebas de si el peso medio de los automóviles difiere para aquellos países suponiendo el nivel medio del círculo de giro.
Para revelar una prueba de pendientes, iremos al Triángulo Rojo superior > Estimaciones > Estimaciones de parametrización de indicadores
Esto mostrará una tabla de estimaciones de parámetros basada en la parametrización de un indicador (a diferencia de la codificación de efectos, que es en lo que se basa la tabla de estimaciones de parámetros normal), lo que significa que el ÚLTIMO nivel de su factor categórico se utiliza como categoría de referencia, y las estimaciones hay diferencias con respecto a esa categoría de referencia. Esto nos será útil.
Tenga en cuenta que no vemos estimaciones con EE. UU. Esto se debe a que EE. UU. es nuestra categoría de referencia, por lo que todas las estimaciones son diferencias de lo estimado para EE. UU. País[Japón], con una estimación de 256,78, es lo mucho que Japón se diferencia de Estados Unidos en términos de peso en promedio. Observe que es lo mismo que vimos arriba en la tabla del informe de diferencias ordenadas.
Si observamos las estimaciones de los parámetros de interacción, podemos usar la misma lógica: País[Japón]*(Círculo de giro-38.5862), y las estimaciones asociadas, es cómo la pendiente de Japón difiere de la pendiente de EE.UU. (por cierto, la pendiente de EE. UU. aparece en "Círculo de giro", ya que es la categoría de referencia, por lo que 155,46 es la de EE. UU.).Observe que la pendiente de Japón es casi la misma que la de Estados Unidos: difiere sólo en un valor de 0,06, p = 0,9985. La pendiente de Otros difiere de la de EE.UU. en -42,38, p = 0,2193.
Así que ya casi llegamos. Nos falta una prueba, Japón vs Otros. Para lograr esto, debemos hacer que JMP trate a Japón u Otros como categoría de referencia y luego volver a ejecutar este análisis. Voy a optar por tratar Otros como categoría de referencia. Para cambiar la categoría de referencia, cambiaremos la propiedad Ordenación de valores para la columna País. Haga clic derecho en la columna de la tabla y vaya a Información de la columna. Haga clic en Propiedades de columna y luego seleccione Orden de valores. Para cambiar el orden, seleccione "Otro" y haga clic en Mover hacia abajo. La última categoría listada será la categoría de referencia.Haga clic en Aceptar cuando haya terminado.
Para volver a ejecutar el modelo, vaya al triángulo rojo superior de su salida Ajustar modelo existente > script > Rehacer análisis.
La "Parametrización de la función del indicador" ahora enumera los mismos análisis que vimos antes, pero con "Otros" como categoría de referencia.
Y ahora tenemos nuestra última prueba, la diferencia de pendiente entre Japón vs Otros, que encontramos en la fila "País[Japón]*(Turning Circle-38.5862)".Una diferencia de 42,45, p = 0,2204.
Entonces tenemos nuestras tres pruebas de pendientes por pares.
Japón vs EE.UU., diferencia = 0,06, p = 0,9985.
Otros frente a EE. UU., diferencia = 42,38, p = 0,2193.
Japón vs Otros, diferencia = 42,45, p = 0,2204.
¡Espero que esto ayude!
Julian
Re: comparación de pendientesEstimaciones de parámetros de regresión a partir de la regresión: (supongo que lo que desea probar son las estimaciones de los grupos de edad)
Los resultados de ejecutar comparaciones múltiples:
Comparando el par de 14 años con 16 años: la diferencia de pendiente: 2,3656086-0,2714001=2,0942085
Re: comparación de pendientesLa prueba de comparaciones múltiples le brinda una comparación de las medias de mínimos cuadrados, pero es lo mismo que las pendientes. Considere un caso con 2 niveles de su variable categórica (llamémosla Q) y su variable continua se llama X. Su modelo es Y = B0 + B1*Q + B2*X + B12*Q*X.
Supongamos que arreglo Q en el primer nivel, 1. Mi modelo se simplifica a Y = B0 + B1*(1) + B2*X + B12*(1)*X ==> Y = (B0+B1) + (B2+B12)*X.
Observe que el parámetro de interacción B12 es el ajuste de la pendiente para los diferentes niveles de la variable categórica. Por lo tanto, probar para ver si las medias de mínimos cuadrados de los términos de interacción son diferentes es equivalente a probar si las pendientes son diferentes. Si B12 para el nivel 1 de la variable categórica es diferente de B12 para el nivel 2 de la variable categórica, entonces las pendientes para esas dos categorías son diferentes.
Re: comparación de pendientesEl ANCOVA se realiza ejecutando un modelo con una variable categórica, una
variable continua y, en el caso que me interesa, una interacción
Término que prueba la igualdad de pendientes. Uso de estimaciones: múltiples
Las comparaciones dan las diferencias y el significado entre los mínimos cuadrados.
Es decir, no entre las pistas.
De: jiancao
Enviado: martes, 24 de mayo de 2016 21:15
A: Hillary Voet
Sujeto: Re: - comparación de pendientes
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comparación de pendientes
respuesta de jiancao
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Re: comparación de pendientesSi utiliza los mínimos cuadrados estándar de Fit Model para ANCOVA, seleccione Estimados => Comparaciones múltiples opción del triángulo rojo superior para comparaciones por pares. Para obtener más información, consulte la documentación desplazándose hacia abajo hasta Todas las comparaciones por pares La siguiente captura de pantalla muestra todas las comparaciones por pares de Tukey para grupos de edad.
Re: comparación de pendientesCreo que este tipo de análisis (pendientes paralelas) es coherente con un ANCOVA "adecuado". Julian habla de ello en uno de sus vídeos aquí:
https://youtu.be/k3zk45WrmUI?t=1400
Re: comparación de pendientesComo parte del ciclo de lanzamiento de JMP 19, el informe Comparar pendientes se ha actualizado para incluir la capacidad de comparar pendientes directamente en un marco t de estudiante o "comparaciones múltiples corregidas" (por ejemplo, Tukey HSD):
Como podemos ver aquí, los resultados presentados usando la opción del submenú t de Student (en la versión JMP 19 EA 5 , vigente al momento de escribir este artículo) coinciden con lo que se resumió originalmente usando el método que @julian repasó pacientemente en la solución original de esta publicación.
