Re: 不等間隔処理による線形および二次対比あなたはに興味があるかもしれませんカスタムテストモデルの適合 (上の赤い三角形 > 推定 > カスタム テスト) のツールで、コントラスト係数の手動入力を使用します。
同様の質問が数年前に尋ねられ、回答されたようです。 https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-specify-contrast-coefficients-with-quot-Contrast/td-p/337578. そのスレッドを確認することをお勧めします。
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比このスレッドを共有していただきありがとうございます。 その最後に、私がここで尋ねているのと同じ質問が尋ねられているように見えます（処理間の不等間隔で対比を行う方法）。
カスタム テスト ツールを使用する場合、以下に関して同じルールが適用されますか?足し算が0で絶対値が2未満？
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比ここではそのような規則は適用されません。カスタムテストの各列について、関心のあるコントラストをテスト/推定できます...
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比他の引用された議論に出てくる例では、JMP が対比の計算に使用される係数を自動的に正規化することがわかります。
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比マーク、
係数を正規化するとはどういう意味か説明できますか?
不等間隔処理の係数の計算を多かれ少なかれ無視して、それらが等間隔であるかのように振る舞うことができるとおっしゃっていますか?
ご協力いただきありがとうございます！
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比Ross からの最初の返信にあるリンクを使用して、以前のディスカッションを参照してください。 最初の図、表 A.2 を見てください。 私の例は、V = 4 の場合です。 JMP インターフェイスの + ボタンと - ボタンを使用して、表 A.2 からコントラスト係数 -3、-1、+1、および +3 を入力しました。 表A.2の下のスクリーンショットのContrast > Test Detailの結果は、JMPが0.75、0.25、-0.25、および-0.75の線形コントラスト係数を使用したことを示しています。 最初の説明で、係数を誤って逆順に入力したことに注意してください。 テストの詳細は、正しく入力した場合、-0.75、-0.25、0.25、および 0.75 と表示されます。
「等間隔」という言葉の意味がわかりません。 これは、分散分析の要件ではありません。 レベルは公称値としてモデル化され、検定はグループ平均またはグループ平均の組み合わせに対して行われます。
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比
あなたが割り当てたコントラスト係数が処理が 0、50、100、150 (等間隔) の場合、-0.75、-0.25、0.25、および 0.75 が正しいでしょう。 最後の処理は実際には 200 であるため、これが不等間隔という意味です。
ある治療グループの平均を別の治療グループと比較するだけでなく、応答に線形、二次、または三次の傾向があるかどうかを確認することに興味があります。 一元配置分散分析の不等間隔の傾向分析を計算するためのリンクは次のとおりです。 https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比実験の詳細がわからないため、これは難しくなりますが、線量を連続因子として扱い、ANCOVA を介してモデル化できますか?はい、4 つのレベル (0、1、2、4) しかありませんが、少なくとも何が起こっているかを視覚化するのに悪い方法ではないかもしれません。
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比@セイヤーモ07 、カスタムテストを介してそれを行う方法は次のとおりです（用量があるバッチがあります）。
最初に、Custom Test ダイアログで必要な係数を見つけるためにカスタム テストを実行します。あなたはこのコントラストが必要だと言います： 224、-128、-256、160。
わかりましたので、このようにカスタム テストの 4 つの列に入れます。 バッチ D は、モデルが (モデルの適合プラットフォームを介して) パラメーター化されているため、そのようになっています。
次に、列全体を追加して、次を取得します。
最後に、別のカスタム テストを実行して、目的の最終的なコントラストを取得します。つまり、以下に示すコントラストは、目的の 2 次コントラストです。 [カスタム テスト] ダイアログを正しく使用するには、モデルが ([モデルの適合] プラットフォームを介して) どのようにパラメーター化されるかを理解することが重要です。
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比これは私には少し混乱します。 これを説明する資料へのリンクを共有していただけませんか? 一見すると、5 列目が 160 で、その下のセルがマイナス 160 になっているのはなぜでしょうか?
ご協力いただきありがとうございます！
Re: 不等間隔処理による線形および二次対比はい、混乱する可能性があります。これは、モデルがパラメーター化される方法です。 はい、それはおかしいように見えます...しかし、モデルがどのようにパラメータ化されているかを理解すると、対比/比較/推定/その他を取得するための単なる追加です.興味を持っている。
ここにいくつかの詳細があります： https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#ww65535 .
ここで、「指標関数のパラメーター化」結果を「モデルの適合」プラットフォームで見ると、別のパラメーター化も確認できます (それらを「パラメーター推定値」と比較します)。 見た目は異なりますが、同等です。 ただし、カスタム テスト ダイアログのパラメーター化は変更されません。 パラメーターの推定値とそれぞれの p 値 (つまり、帰無仮説とは何か) を理解していただくために、しばらく時間をかけてパラメーターの推定値を調べます。 1 つの方法は、[予測式を表示] を選択して、モデルが実際にどのように見えるかを確認することです。
不等間隔処理による線形および二次コントラスト私は+と-ボタンのあるコントラスト指定ウィンドウを使用しています。 ただし、トリートメントの間隔が不均等な場合、単純な + と - は機能しません。 これが私の具体的な例です。
治療量: 0、1、2、4
これらの線量は等間隔ではないため、典型的な 4 レベルの線形コントラストや二次コントラストを使用することはできません。 このリンクに示すように、適切な係数を計算しました。
https://real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/trend-analysis-polynomial-contrast-coefficients/trend-analysis-unequal-intervals/
私の計算によると、線形係数は -7、-3、1、9 になるはずです。 JMP では、-0.7、-0.3、0.1、および 0.9 は、合計が 0 まで、絶対値が 2 未満であるという JMP 要件を満たします。
私の問題は二次係数に関するものです。 私の計算によると、二次係数は 224、-128、-256、160 になるはずです。 これらの二次係数を JMP 16 Pro に取り込むにはどうすればよいですか?
あらゆるアドバイスをありがとうございます!!
品質およびプロセスエンジニアリング
