Ich möchte 3 Behandlungen (Kontrolle, 1 und 2) vergleichen, die kategorische Ergebnisse (ja/nein) liefern. Ich habe eine zusammenfassende Tabelle, die die Behandlung, das Ergebnis und die Anzahl für jede Behandlung auflistet. Frühere anwendbare Arbeiten auf meinem Gebiet haben das CATMOD-Verfahren von SAS 9.4 mit der generalisierten Logits-Antwortfunktion verwendet, um zu bestimmen, ob der Behandlungseffekt signifikant war. Wenn dies der Fall war, verwendeten sie die Kontrastaussage des CATMOD-Verfahrens, um festzustellen, ob sich bestimmte Behandlungen signifikant voneinander unterschieden. Ich habe kein SAS, aber JMP Pro (16.2) und suche daher nach einem vergleichbaren Test zum Ausführen.
Basierend auf dem, was ich im Hilfe-Center-Leitfaden lesen kann ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_overview.htm ) ist die CATMOD-Prozedur, die die verallgemeinerte Logits-Antwortfunktion verwendet, eine logistische Regression, die die Maximum-Likelihood-Schätzmethode verwendet, um Parameterschätzungen zu erhalten ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_gettingstarted02.htm ) und die Kontrastaussage verwendet Wald-Statistiken, um weitere Vergleiche anzustellen ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_syntax03.htm ). Ich bin aber kein Statistiker, also wenn das falsch ist, lass es mich bitte wissen.
Basierend auf den obigen Annahmen denke ich, dass eine nominale logistische Regressionsanalyse in JMP vergleichbar wäre, da sie die ML-Methode zum Schätzen von Parametern verwendet und ich auswählen kann, dass die Wald-Statistiken berechnet werden, um Effekte zu vergleichen. Ist das richtig? Oder sollte ich eine andere Methode verwenden?
Vielen Dank! Lea
