Je suis dans JMP Pro 15.2.1.
J'ai 60 000 observations, où la réponse est vrai/faux et deux prédicteurs catégoriels : travail et groupe (en supposant qu'ils ne soient pas corrélés). Plusieurs milliers d'observations. J'étais sur le point de faire une régression logistique en supposant que chaque observation était indépendante. Mais ensuite, j'ai réalisé que chaque personne avait trois possibilités de réponse consécutives (une chaque trimestre) et que leurs réponses successives ne sont pas entièrement indépendantes des réponses précédentes.J'ai un ID de personne pour chaque réponse, donc je sais quelles réponses appartiennent à chaque ID de personne.
Ma première tentative a simplement consisté à utiliser la plate-forme « fit model » avec une personnalité logistique nominale. Mais je ne savais pas trop comment gérer les mesures répétées générées par la variable 'case'. Je pourrais ignorer la casse et traiter chaque observation comme indépendante, mais cela invalide probablement mes statistiques de test.
Pour les mesures répétées, j'ai essayé le module de réponses multiples dans analyse -> recherche sur les consommateurs --> catégoriel -> lié -> mesures répétées. 'réponse' est ma mesure répétée, 'personne' est mon identifiant, et 'travail' et 'groupe' sont mes valeurs X. Mais lorsque j'exécute le modèle, je ne vois aucun des tests que je m'attendrais à voir avec la régression logistique. Suis-je dans le mauvais module finalement ?
| la personne | Cas | réponse | travail | groupe |
| un | 1 | J | exec | bleu |
| un | 2 | F | exec | bleu |
| un | 3 | J | exec | bleu |
| b | 1 | F | Personnel | bleu |
| b | 2 | F | Personnel | bleu |
| b | 3 | J | Personnel | bleu |
| c | 1 | F | prise en charge | orange |
| c | 2 | J | prise en charge | orange |
| c | 3 | J | prise en charge | orange |
