Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenVielleicht interessieren Sie sich für die Benutzerdefinierter Test Werkzeug in Modell anpassen (oberes rotes Dreieck > Schätzungen > Benutzerdefinierter Test), das die manuelle Eingabe von Kontrastkoeffizienten verwendet.
Anscheinend wurde vor einigen Jahren eine ähnliche Frage gestellt und beantwortet: https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-specify-contrast-coefficients-with-quot-Contrast/td-p/337578. Vielleicht möchten Sie diesen Thread überprüfen.
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenVielen Dank für das Teilen dieses Threads. Es sieht so aus, als ob am Ende dieselbe Frage gestellt wird, die ich hier stelle (wie man einen Kontrast mit ungleichen Abständen zwischen den Behandlungen durchführt).
Wenn Sie das benutzerdefinierte Testtool verwenden, gelten die gleichen Regeln in Bezug auf Summe 0 und absoluter Wert kleiner als 2?
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenHier gelten keine derartigen Regeln; Für jede Spalte im benutzerdefinierten Test können Sie jeden interessierenden Kontrast testen/schätzen...
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenSie können in dem Beispiel sehen, das in der anderen zitierten Diskussion erscheint, dass JMP automatisch die Koeffizienten normalisiert, die verwendet werden, um die Kontraste zu berechnen.
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenMarkieren,
Können Sie erklären, was Sie mit Normalisierung der Koeffizienten meinen?
Wollen Sie damit sagen, dass ich die Berechnung von Koeffizienten für Behandlungen mit ungleichen Abständen mehr oder weniger ignorieren und so tun kann, als wären sie gleichmäßig beabstandet?
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenVerwenden Sie den Link in der ersten Antwort von Ross, um die vorherige Diskussion anzuzeigen. Betrachten Sie das erste Bild, Tabelle A.2. Mein Beispiel ist für den Fall, wo V = 4 ist. Ich habe die Kontrastkoeffizienten -3, -1, +1 und +3 aus Tabelle A.2 mit den Schaltflächen + und - in der JMP-Oberfläche eingegeben. Die Ergebnisse Kontrast > Testdetail im Screenshot unter Tabelle A.2 zeigten, dass JMP die linearen Kontrastkoeffizienten von 0,75, 0,25, -0,25 und -0,75 verwendet hat. Beachten Sie, dass ich in der ursprünglichen Diskussion die Koeffizienten versehentlich in umgekehrter Reihenfolge eingegeben habe. Die Testdetails wären als -0,75, -0,25, 0,25 und 0,75 angezeigt worden, wenn ich sie richtig eingegeben hätte.
Ich weiß nicht, was Sie mit "gleichmäßig verteilt" meinen. Dies ist keine Voraussetzung für die Varianzanalyse. Die Niveaus werden als Nominalwerte modelliert, und die Tests beziehen sich auf Gruppenmittelwerte oder Kombinationen von Gruppenmittelwerten.
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten Behandlungen
Ich stimme den von Ihnen zugewiesenen Kontrastkoeffizienten zu -0,75, -0,25, 0,25 und 0,75 wären korrekt, wenn die Behandlungen 0, 50, 100, 150 (gleichmäßig verteilt) wären. Da die letzte Behandlung eigentlich 200 ist, meine ich das mit ungleichmäßig verteilt.
Ich bin daran interessiert zu sehen, ob die Antworten einen linearen, quadratischen oder kubischen Trend aufweisen, und nicht nur die Mittelwerte einer Behandlungsgruppe mit einer anderen Behandlungsgruppe zu vergleichen. Hier ist der Link zur Berechnung der Trendanalyse für ungleiche Intervalle für die einfache ANOVA: https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenDa Sie die Details Ihres Experiments nicht kennen, ist dies eine Herausforderung, aber können Sie die Dosis als kontinuierlichen Faktor behandeln und über ANCOVA modellieren?Ja, Sie haben nur 4 Stufen (0, 1,2, 4), aber es ist vielleicht keine schlechte Möglichkeit, sich zumindest vorzustellen, was vor sich geht.
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit Behandlungen mit ungleichen Abständen@thayermo07 , hier ist, wie Sie es über einen benutzerdefinierten Test machen (ich habe eine Charge, in der Sie eine Dosis haben werden).
Führen Sie zunächst einen benutzerdefinierten Test durch, um die benötigten Koeffizienten im Dialogfeld „Benutzerdefinierter Test“ zu finden.Sie sagen, Sie brauchen diesen Kontrast: 224, -128, -256, 160.
Ok, fügen Sie diese also in vier Spalten in den benutzerdefinierten Test ein. Batch D ist aufgrund der Art und Weise, wie das Modell (über die Fit Model-Plattform) parametrisiert wird, so.
Fügen Sie dann spaltenübergreifend hinzu, um Folgendes zu erhalten.
Führen Sie dann schließlich einen weiteren benutzerdefinierten Test durch, um Ihren endgültigen Kontrast von Interesse zu erhalten. dh der unten gezeigte Kontrast ist Ihr gewünschter quadratischer Kontrast. Es ist wichtig zu verstehen, wie das Modell (über die Plattform „Modell anpassen“) parametrisiert wird, um das Dialogfeld „Benutzerdefinierter Test“ korrekt zu verwenden.
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenDas ist für mich etwas verwirrend. Würde es Ihnen etwas ausmachen, einen Link zu Material zu teilen, das dies erklärt? Nur auf den ersten Blick, warum ist Spalte 5 160 und dann minus 160 für die Zellen darunter?
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
Betreff: Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenJa, es kann verwirrend sein.So wird das Modell parametrisiert. Ja, es sieht lustig aus ... aber sobald Sie erkennen, wie das Modell parametrisiert ist, ist es nur eine Ergänzung, um die Kontraste / Vergleiche / Schätzungen / etc. zu erhalten. von Interesse.
Hier einige Einzelheiten: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#ww65535 .
Jetzt können Sie auch eine andere Parametrisierung sehen, wenn Sie sich die Ergebnisse der „Indikatorfunktionsparametrierung“ in der Fit-Model-Plattform ansehen (vergleichen Sie diese mit den „Parameterschätzungen“). Sie sehen unterschiedlich aus, sind aber gleichwertig. Das ändert jedoch nichts an der Parametrisierung im Dialog Benutzerdefinierter Test. Ich würde mir etwas Zeit nehmen, um mir Ihre Parameterschätzungen anzusehen, um sicherzustellen, dass Sie sie und ihre jeweiligen p-Werte (dh was die Nullhypothesen sind) verstehen. Eine Möglichkeit zur Unterstützung besteht darin, „Vorhersageausdruck anzeigen“ auszuwählen, um zu sehen, wie das Modell tatsächlich aussieht.
Lineare und quadratische Kontraste mit ungleichmäßig verteilten BehandlungenIch verwende das Kontrastspezifikationsfenster mit den Schaltflächen + und –. Wenn die Behandlungen jedoch ungleichmäßig verteilt sind, funktioniert das einfache + und – nicht. Hier ist mein konkretes Beispiel:
Behandlungsdosen: 0, 1, 2, 4
Diese Dosen sind NICHT gleichmäßig verteilt, sodass wir nicht die typischen linearen und quadratischen 4-Stufen-Kontraste verwenden können. Ich habe die entsprechenden Koeffizienten berechnet, wie in diesem Link gezeigt.
https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
Nach meinen Berechnungen sollten die linearen Koeffizienten -7, -3, 1, 9 betragen. In JMP erfüllen -0,7, -0,3, 0,1 und 0,9 die JMP-Anforderungen, sich zu 0 zu summieren und einen absoluten Wert kleiner als 2 zu haben.
Mein Problem sind quadratische Koeffizienten. Nach meinen Berechnungen sollten die quadratischen Koeffizienten 224, -128, -256, 160 betragen. Wie bekomme ich diese quadratischen Koeffizienten in JMP 16 Pro?
Vielen Dank für jeden Rat!!
Qualitäts- und Verfahrenstechnik
