Alla ricerca di un test JMP paragonabile alla procedura "CATMOD" di SAS 9.4Sto cercando di confrontare 3 trattamenti (controllo, 1 e 2) che producono risultati categorici (sì/no). Ho una tabella riassuntiva che elenca il trattamento, l'esito e il conteggio per ogni trattamento. Il precedente lavoro applicabile nel mio campo ha utilizzato la procedura CATMOD di SAS 9.4 con la funzione di risposta logit generalizzata per determinare se l'effetto del trattamento fosse significativo. Quando lo è stato, hanno utilizzato la dichiarazione di contrasto della procedura CATMOD per determinare se alcuni trattamenti fossero significativamente diversi l'uno dall'altro. Non ho SAS, ma ho JMP Pro (16.2) e quindi sto cercando un test comparabile da eseguire.
Sulla base di ciò che posso leggere sulla guida del Centro assistenza ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_overview.htm ), la procedura CATMOD che utilizza la funzione di risposta logit generalizzata è una regressione logistica che utilizza il metodo di stima della massima verosimiglianza per ottenere stime dei parametri ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_gettingstarted02.htm ) e l'istruzione di contrasto utilizza le statistiche di Wald per effettuare ulteriori confronti ( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_syntax03.htm ). Non sono uno statistico, però, quindi se è sbagliato per favore fatemelo sapere.
Sulla base dei presupposti di cui sopra, penso che un'analisi di regressione logistica nominale in JMP sarebbe paragonabile in quanto utilizza il metodo ML per stimare i parametri e posso scegliere di calcolare le statistiche di Wald per confrontare gli effetti. È accurato? O dovrei usare un metodo diverso?
Grazie! Lei
AnaliticaRi: Alla ricerca di un test JMP paragonabile alla procedura "CATMOD" di SAS 9.4Dai un'occhiata al Adattamento di modelli lineari guida nella Guida di JMP. Prestare molta attenzione al Regressione logistica nominale e ordinale attraverso la piattaforma Fit Least Squares (la piattaforma JMP è "come" una PROC SAS). JMP utilizza i logit generalizzati durante l'adattamento del modello di regressione logistica nominale, pertanto la risposta deve utilizzare il tipo di modellazione nominale.
Ri: Alla ricerca di un test JMP paragonabile alla procedura "CATMOD" di SAS 9.4Ciao Mark - JMP sceglie automaticamente la regressione logistica nominale se hai solo 2 tipi di risposta. Poiché il mio trattamento produce una risposta sì/no, in realtà è stato scelto per me. Quindi, sì, userei il modello di regressione logistica nominale e la mia risposta è nominale.
Qualcuno sa se la dichiarazione di contrasto è effettivamente la stessa delle statistiche di Wald calcolate quando si seleziona Wald Test nella finestra di output dell'analisi dopo aver adattato il modello di regressione logistica nominale?
Grazie Lea
Ri: Alla ricerca di un test JMP paragonabile alla procedura "CATMOD" di SAS 9.4JMP riporta semplicemente il quadrato del rapporto tra la stima e il suo errore standard. Vedi questo esempio in JMP:
Names Default to Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
nomLogRegr = dt << Fit Model(
Y( :sex ),
Effects( :weight ),
Target Level( "M" ),
Personality( "Nominal Logistic" ),
Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 1 ), Logistic Plot( 1 ) )
);
nomLogRegrW = nomLogRegr << Report;
est = nomLogRegrW["Parameter Estimates"][NumberColBox("Estimate")] << Get( 2 );
se = nomLogRegrW["Parameter Estimates"][NumberColBox("Std Error")] << Get( 2 );
WaldChiSqr = (est / se)^2;
Show( WaldChiSqr ); // WaldChiSqr = 1.08416718977359;<BR />
Questo Documentazione CATMOD mostra che il Chi quadro è calcolato allo stesso modo.
Ri: Alla ricerca di un test JMP paragonabile alla procedura "CATMOD" di SAS 9.4Grande. Grazie!
