デミング分析こんにちは、
デミング回帰を使用して 2 つの測定方法を比較したいと思います。
これは追跡調査であり、最初の調査では、同僚が Excel の「分析」プラットフォームでデミング回帰を使用しました。 しかし、ソフトウェアにアクセスできなくなったので、代わりに JMP v. 16.
私の知る限り、JMPにはデミング回帰は見られないのですか?
分散比が 1 の場合に直交適合を使用することに関する以前の投稿を見たことがあります。 そして、アドインも見つけましたruss.wolfinger@sas.com.
「分析する」のデミング分析出力には、勾配、切片、CI、および勾配と切片の p 値が含まれています。 しかもCI値はジャックナイフ95%。
JMP の直交適合からの出力には、勾配、切片、および勾配の信頼区間のみが含まれます。
したがって、私の質問は、切片の CI と勾配と切片の p 値を持たずに、JMP の出力を解釈して 2 つの測定方法が異なるかどうかを判断するにはどうすればよいかということです。 Orthogonal フィットに加えて、Bland Altman などの追加の解析が必要ですか?
また、デミング回帰のための JMP のより良いオプションはありますか?
ありがとう。
Br.
ディレク
分析Re: デミング解析ありがとう - これは非常に役に立ち、私の質問に答えます。
Re: デミング解析はい、二変量プラットフォームの直交回帰はデミング回帰です。 アルファは 0.05 に設定されているため、下限と上限の信頼度は 95% です。 勾配間隔に 1 が含まれていないため、2 つの測定値が等しくないと判断します。
Analyze > Specialized Modeling > Matched Pairs を選択して、Bland Altman 分析を表示します。 これは、切片がゼロに等しくないという質問に答えることができますが、勾配の結果に基づいて、それが定数バイアスではなく比例バイアスであることがわかります。
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