Sono in JMP Pro 15.2.1.
Ho 60mila osservazioni, in cui la risposta è vero/falso e due predittori categorici: lavoro e gruppo (supponiamo che non siano correlati). Molte migliaia di osservazioni. Stavo per fare una regressione logistica partendo dal presupposto che ogni osservazione fosse indipendente. Ma poi mi sono reso conto che ogni persona aveva tre opportunità di risposta consecutive (una ogni trimestre) e che le loro risposte successive non sono del tutto indipendenti dalle risposte precedenti.Ho un ID persona per ogni risposta, quindi so quali risposte appartengono a ciascun ID persona.
Il mio primo tentativo è stato semplicemente quello di utilizzare la piattaforma del "modello adatto" con una personalità logistica nominale. Ma non ero sicuro di come gestire le misure ripetute generate dalla variabile 'case'. Potrei ignorare il caso e trattare ogni osservazione come indipendente, ma questo probabilmente invalida le mie statistiche di test.
Per le misure ripetute, ho provato il modulo a risposta multipla in analisi -> ricerca sui consumatori -> categoriale -> correlate -> misure ripetute. "risposta" è la mia misura ripetuta, "persona" è il mio ID e "lavoro" e "gruppo" sono i miei valori X. Ma quando eseguo il modello, non vedo nessuno dei test che mi aspetterei di vedere con la regressione logistica. Dopotutto sono nel modulo sbagliato?
| persona | Astuccio | risposta | lavoro | gruppo |
| un | 1 | T | es | blu |
| un | 2 | F | es | blu |
| un | 3 | T | es | blu |
| b | 1 | F | personale | blu |
| b | 2 | F | personale | blu |
| b | 3 | T | personale | blu |
| c | 1 | F | sup | arancia |
| c | 2 | T | sup | arancia |
| c | 3 | T | sup | arancia |
