Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비다음 항목에 관심이 있을 수 있습니다. 맞춤 테스트 대비 계수의 수동 입력을 사용하는 Fit Model의 도구(위쪽 빨간색 삼각형 > Estimates > Custom Test).
비슷한 질문이 몇 년 전에 묻고 답변된 것 같습니다. https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-specify-contrast-coefficients-with-quot-Contrast/td-p/337578. 해당 스레드를 검토할 수 있습니다.
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비이 스레드를 공유해 주셔서 감사합니다. 그것의 끝에서 내가 여기에서 묻는 것과 같은 질문이 제기되는 것 같습니다 (치료 사이의 간격이 같지 않은 대비를 수행하는 방법).
사용자 지정 테스트 도구를 사용할 때에도 동일한 규칙이 적용됩니다. 최대 0과 2보다 작은 절대 값을 더합니까?
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비여기에는 그러한 규칙이 적용되지 않습니다. Custom Test의 각 열에 대해 원하는 대비를 테스트/추정할 수 있습니다...
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비JMP가 대비를 계산하는 데 사용되는 계수를 자동으로 정규화한다는 다른 인용 토론에 나오는 예에서 볼 수 있습니다.
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비표시,
계수를 정규화한다는 것이 무슨 뜻인지 설명해 주시겠습니까?
간격이 같지 않은 처리에 대한 계수 계산을 어느 정도 무시하고 간격이 균등한 것처럼 행동할 수 있다는 말씀이신가요?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비이전 토론을 보려면 Ross의 첫 번째 회신에 있는 링크를 사용하십시오. 첫 번째 그림인 표 A.2를 보십시오. 내 예는 V = 4인 경우입니다. JMP 인터페이스의 + 및 - 버튼을 사용하여 표 A.2의 대비 계수 -3, -1, +1 및 +3을 입력했습니다. 표 A.2 아래 스크린샷의 Contrast > Test Detail 결과는 JMP가 0.75, 0.25, -0.25 및 -0.75의 선형 대비 계수를 사용했음을 보여줍니다. 원래 토론에서 실수로 계수를 역순으로 입력했습니다. 테스트 세부 정보를 올바르게 입력했다면 -0.75, -0.25, 0.25 및 0.75로 표시되었을 것입니다.
'균등한 간격'이 무엇을 의미하는지 모르겠습니다. 그것은 분산 분석의 요구 사항이 아닙니다. 수준은 명목 값으로 모델링되며 검정은 그룹 평균 또는 그룹 평균의 조합에 대한 것입니다.
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비
나는 당신이 할당한 대비 계수가 -0.75, -0.25, 0.25 및 0.75는 치료가 0, 50, 100, 150(고른 간격)인 경우 정확합니다. 마지막 처리가 실제로 200이기 때문에, 이것이 바로 간격이 일정하지 않다는 의미입니다.
한 치료 그룹의 평균을 다른 치료 그룹과 비교하는 것뿐만 아니라 응답에 선형, 2차 또는 3차 추세가 있는지 확인하는 데 관심이 있습니다. 다음은 일원 분산 분석에 대한 불평등 간격에 대한 추세 분석을 계산하는 링크입니다. https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비실험의 세부 사항을 알지 못하는 것은 어려운 일이지만 선량을 연속적인 요소로 취급하고 ANCOVA를 통해 모델링할 수 있습니까?예, 4개의 레벨(0, 1,2, 4)만 있지만 진행 상황을 시각화하는 데 나쁘지 않은 방법일 수 있습니다.
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비@thayermo07 , 다음은 사용자 지정 테스트를 통해 수행하는 방법입니다(투여할 배치가 있습니다).
먼저 사용자 정의 테스트를 수행하여 사용자 정의 테스트 대화 상자에서 필요한 계수를 찾으십시오.이 대조가 필요하다고 말합니다. 224, -128, -256, 160.
자, 이렇게 사용자 지정 테스트의 4개 열에 입력합니다. Batch D는 모델이 (Fit Model 플랫폼을 통해) 매개변수화되는 방식 때문에 그런 방식입니다.
그런 다음 여러 열을 추가하여 다음을 얻습니다.
그런 다음 마지막으로 또 다른 사용자 지정 테스트를 수행하여 관심 있는 최종 대비를 얻습니다. 즉, 아래 표시된 대비가 원하는 2차 대비입니다. 사용자 지정 테스트 대화 상자를 올바르게 사용하기 위해 모델(모델 적합 플랫폼을 통해)이 매개 변수화되는 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비이것은 나에게 약간 혼란 스럽습니다. 이것을 설명하는 자료에 대한 링크를 공유하시겠습니까? 언뜻 보기에 열 5가 160이고 그 아래 셀이 -160인 이유는 무엇입니까?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: 간격이 일정하지 않은 처리의 선형 및 2차 대비예, 혼란스러울 수 있습니다.모델이 매개변수화되는 방식입니다. 예, 재미있어 보입니다...하지만 모델이 어떻게 매개변수화되는지 알게 되면 대비/비교/추정/등을 얻기 위한 추가 작업일 뿐입니다. 관심.
다음은 몇 가지 세부 사항입니다. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#ww65535 .
이제 Fit Model 플랫폼에서 "지표 함수 매개변수화" 결과를 보면 다른 매개변수화도 볼 수 있습니다("매개변수 추정치"와 비교). 그들은 다르게 보이지만 동등합니다. 그러나 Custom Test 대화 상자의 매개변수화는 변경되지 않습니다. 매개변수 추정치와 각각의 p-값(즉, 귀무가설이 무엇인지)을 이해했는지 확인하기 위해 시간이 좀 걸릴 것입니다. 도움이 되는 한 가지 방법은 "예측 표현식 표시"를 선택하여 모델이 실제로 어떻게 보이는지 확인하는 것입니다.
균일하지 않은 간격 처리를 사용한 선형 및 2차 대조+와 - 버튼이 있는 명암 사양 창을 사용하고 있습니다. 그러나 처리 간격이 일정하지 않으면 단순한 + 및 -가 작동하지 않습니다. 내 구체적인 예는 다음과 같습니다.
치료 용량: 0, 1, 2, 4
이러한 선량은 균등한 간격이 아니므로 일반적인 4단계 선형 및 2차 대비를 사용할 수 없습니다. 이 링크에 표시된 대로 적절한 계수를 계산했습니다.
https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
내 계산에서 선형 계수는 -7, -3, 1, 9여야 합니다. JMP에서 -0.7, -0.3, 0.1, 0.9는 합이 0이 되고 절대값이 2보다 작다는 JMP 요구 사항을 충족합니다.
내 문제는 이차 계수와 관련이 있습니다. 내 계산에서 이차 계수는 224, -128, -256, 160이어야 합니다. 이 2차 계수를 JMP 16 Pro로 가져오려면 어떻게 해야 합니까?
모든 조언 감사합니다!!
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