Différentes options de modèles mixtesSous "Fit Model", je suis un peu confus quant à la façon d'exécuter un bon modèle mixte. Une approche semble être de choisir "Modèle mixte" sous "Personnalité", puis d'ajouter simplement des effets fixes et des effets aléatoires sous les différents onglets. Cependant, l'autre option consiste à conserver "Moindres carrés standard" sous "Personnalité", puis à ajouter des variables qui sont ensuite affectées en tant qu'effets aléatoires à l'aide du menu déroulant du triangle rouge sous "Attributs". N'est-ce pas aussi un modèle mixte ? J'obtiens à peu près le même résultat lorsque je l'essaie avec les mêmes données de ces deux manières, mais JMP donne des sorties légèrement différentes. Ce dernier utilise les estimations des composantes de la variance REML. S'agit-il des mêmes analyses ?
AnalytiqueRe : Différentes options de modèles mixtesMerci, @P_Bartell .
Oui, c'est un modèle mixte, le modèle à effets aléatoires. Cependant, si les données sont déséquilibrées, les résultats sont légèrement différents. Le modèle mixte de JMP Pro est préféré.
Avec JMP Pro, vous pouvez ajuster d'autres types de modèles mixtes à des mesures répétées avec des choix de structures de covariance, de données spatiales ou de modèles de coefficients aléatoires.
Re : Différentes options de modèles mixtesMerci. Désolé, je travaille avec JMP Pro 15. J'ai un exemple précis sur lequel je travaille, mais je ne ferai pas perdre de temps aux gens avec des détails compliqués. Je posais simplement une question générale pour l'avenir et j'espérais que c'était un simple "oui, ils sont essentiellement les mêmes; utilisez l'une ou l'autre option" ou "non, ils sont différents et voici pourquoi vous choisiriez l'un plutôt que l'autre ". Cependant, comme la plupart des choses, la réponse semble plus compliquée qu'un oui/non ! Merci pour les liens. Je vais les surveiller. J'ai consulté certains didacticiels et formations sur les modèles mixtes de JMP, mais je n'ai pas trouvé le problème que j'ai mentionné.
Re : Différentes options de modèles mixtesIl est presque impossible de fournir un flux de travail "taille unique" pour l'ajustement de modèles mixtes, car tout dépend de :
1. Quel produit JMP utilisez-vous ? Il existe de grandes différences entre JMP et JMP Pro en termes de fonctionnalités pour cette vaste famille de méthodes de modélisation. En tant qu'ancien ingénieur système senior chez JMP, ma recommandation principale aux expérimentateurs et aux modélisateurs est que si la modélisation mixte est quelque chose dont vous dépendez vraiment, alors envisagez sérieusement JMP Pro car il dispose d'un ensemble de fonctionnalités beaucoup plus large que JMP.
2. Tout dépend de la structure de conception expérimentale spécifique, de la définition des effets et du modèle que vous essayez d'adapter. Il existe une multitude de voies d'accès à la structure de conception expérimentale, à l'estimation des effets, etc. qui influencent toutes des sélections spécifiques au sein de l'écosystème de flux de travail JMP/JMP Pro.
Ce qui précède peut ne pas vous aider beaucoup... mais sans savoir quel produit vous utilisez, plus de détails sur le problème à résoudre, la conception expérimentale spécifique, etc. Si vous n'avez pas encore un bon point de départ, consultez la documentation en ligne de JMP wrt aux modèles mixtes trouvés ici : Documentation JMP de modèle mixte
Je vous recommande également de jeter un œil à ce webinaire JMP On Demand présenté par mon ancien collègue @jiancao avec de belles explications et exemples : Webinaire sur la modélisation mixte à la demande
