Complément Calculer les tailles d’effetCe complément ingère les estimations d'un rapport des moindres carrés ordinaire (produit par Fit Model) et enregistre un tableau d'estimations des effets du modèle, des ratios F, des valeurs p et trois mesures de la taille de l'effet sous forme de colonnes de formule ( Eta au carré, Eta partiel au carré, Omega au carré) . Si des analyses par paires sont présentes et que des rapports de « différence ordonnée » sont disponibles, un tableau de données combinées d'estimations incluant les tailles d'effet par paire ( Cohen's d ) sera généré, y compris (à partir de la version 0.06) des intervalles de confiance pour le d de Cohen. Si aucune analyse par paire n'est présente, ce complément émettra une invite pour les ajouter au rapport sélectionné. À partir de la version 0.07, le taux de fausses découvertes a ajusté les valeurs p ( Ajustement Benjamini-Hochberg) sont également écrits dans les tables.
Instructions (après avoir installé le complément) :
- Ajuster un modèle des moindres carrés ordinaires à l'aide d'Analyse > Ajuster le modèle
- Accédez à Compléments > Calculer les tailles d’effet > À partir du rapport des moindres carrés (Ajuster le modèle)
- Si plusieurs rapports Ajuster les moindres carrés du modèle sont ouverts, une boîte de dialogue apparaîtra pour sélectionner l'analyse à utiliser.
Pour les modèles avec un facteur catégoriel :
- Si des analyses par paires (par exemple, le test t de Student) et des rapports sur les « différences ordonnées » sont disponibles, le d de Cohen, y compris les intervalles de confiance pour les effets par paires disponibles, sera calculé et enregistré dans un tableau de données combinées.
- Si aucune analyse par paire n'a été produite (ou si les rapports « Différences ordonnées » n'ont pas été produits), une invite apparaîtra pour ajouter ces analyses et calculer ces tailles d'effet.
Sortir:
- Tableau des effets du modèle, des tailles d'effet et de la valeur p ajustée du taux de fausses découvertes.
Sur demande, tableau des tailles d'effet par paire, des intervalles de confiance et des valeurs p ajustées du taux de fausses découvertes.
Remarque : Les statistiques globales du modèle sont enregistrées dans chaque tableau en tant que variables de tableau pour être utilisées dans des formules ou des mesures supplémentaires d'ajustement du modèle que vous souhaiterez peut-être ajouter.
Notes statistiques :
- Ce complément fournit des tailles d'effet estimées, des intervalles de confiance et des valeurs p ajustées par FDR pour les modèles des moindres carrés ordinaires (les modèles avec effets aléatoires ne sont pas pris en charge).
- Tailles d'effet produites :
Tailles d'effet du modèle :
Eta au carré
Eta partiel au carré
Oméga au carré
- Des valeurs négatives d'oméga au carré sont possibles et sont automatiquement mises à 0
Taille de l'effet par paire :
Cohen's d
Remarque : Dans les modèles multifactoriels, ainsi que dans les modèles à un facteur comportant plus de deux niveaux, le terme d'erreur intra-cellule regroupé du modèle (RMSE) est utilisé comme SDpooled pour calculer les tailles d'effet par paire. Dans ces cas-là, il est courant de désigner les tailles d’effet résultantes comme suit : Effets standardisés de la moyenne quadratique (RMSSE).Ceci est approprié (et préférable) puisque le RMSE est l’estimateur le plus efficace statistiquement (variance la plus faible) du sigma de population dans les cas où l’hypothèse d’homogénéité de la variance n’a pas été violée.
Historique des mises à jour
- v0.03 - Ajout du calcul d de Cohen pour les différences par paires et d'une boîte de dialogue pour produire des analyses par paires si elles ne sont pas présentes
- v0.04 - Ajout de code pour supprimer l'invite pour ajouter des comparaisons par paires pour les modèles sans facteur catégoriel
- v0.05 - Correction d'un défaut d'exécution sous Windows (les rapports Ajuster les moindres carrés n'ont pas été détectés). Ajout d'une boîte de dialogue de prise en charge pour la sélection parmi les rapports des moindres carrés disponibles :
- v0.06 - Ajout de la prise en charge des intervalles de confiance autour du D de Cohen
- v.0.07 - Ajout de la prise en charge des valeurs p du taux de fausse découverte
Sciences de la vieStatistiquesUtilitairesRe : Complément Calculer les tailles d'effetBonjour! Je n'ai pas non plus de fenêtre de sortie pour les tailles d'effet. Des pensées?@julien
Re : Complément Calculer les tailles d'effetBonjour Julian, mes données incluent également des mesures répétées parmi les mêmes rats. Ainsi, comme les autres depuis 2016, j'ai également besoin d'obtenir des tailles d'effet (d de Cohen) pour de nombreuses variables. Certains ont été mesurés 5 fois chez les mêmes rats, d'autres seulement deux fois, d'autres encore une seule fois. Je peux exécuter le modèle d'ajustement par groupe et croiser avec le temps, est-ce que cela prend en charge les mesures répétées ?
Re : Complément Calculer les tailles d'effetExiste-t-il un moyen de faire fonctionner ce plug-in avec un modèle de mesures répétées.Par exemple, en utilisant l'ajout de mesures répétées ?
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut Julian - je suis également confronté aux mêmes problèmes que ci-dessus - ce serait formidable s'il était possible de calculer l'ampleur des effets et vérifier les hypothèses, tandis que des mesures répétées ou des modèles mixtes soutenant des améliorations seraient également les bienvenus. Actuellement, je dois passer à un autre logiciel (JASP/Jamovi) pour ce faire, ce qui prend un peu de temps. Ce serait génial si cela pouvait être résolu ! Bravo, Ernst
Re : Complément Calculer les tailles d'effetJulian, ce problème a-t-il été résolu ? J'ai déjà utilisé le complément mais maintenant sa sortie est vide
Doug
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut Julien,
J'ai le même problème qu'OliviaWen avec l'absence de sortie de la taille de l'effet.
Merci,
Jan
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut @OliviaWen ,
Je vais vous contacter dès maintenant avec un message direct pour que nous puissions comprendre ce qui se passe.
@Julien
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut Julien,
J'ai suivi les étapes pour calculer la taille de l'effet dans Fit Model. Cependant, je ne vois aucune fenêtre de sortie pour Model Effect Size. Devinez où je peux trouver la fenêtre ou ce que j'ai pu faire de mal ? Merci!
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut @MTC ,
Hmm, je ne vois pas la pièce jointe, et je pense que les commentaires ne peuvent pas contenir de pièces jointes. N'hésitez pas à m'envoyer un e-mail directement, Julian.Parris@jmp.com, et nous pourrons poursuivre la conversation là-bas, puis je mettrai à jour ce fil avec toutes les informations que nous obtiendrons.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut Julien,
C'est ici. Et je suis certainement disposé à utiliser le meilleur moyen de détecter les différences entre les produits. BTW, il y a beaucoup plus de réponses, mais il n'y a aucun ordre d'importance parmi elles à notre connaissance.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetGénial!
Désolé, je ne trouve pas le bouton Insérer une pièce jointe.Je ne vois que le lien insérer/modifier.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetOui, si vous pouvez joindre le tableau de données, cela vous aidera à diagnostiquer pourquoi vous obtenez une estimation différente de d. C'est une bonne première étape.Une deuxième considération est de savoir si c’est ou non la meilleure façon de procéder pour analyser ces données. Ce que vous avez semble plus proche méthodologiquement d'une expérience de mesures répétées, et dans ce cas, nous souhaiterions peut-être analyser ces données un peu différemment. Voir votre tableau de données aidera certainement à évaluer cela.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetJulien,
Merci pour la réponse rapide.Je ne suis pas un statisticien (je suis un data scientist, ce qui relève de l'informatique - mais les gens supposent que ce sont les mêmes 
), donc je m'excuse pour certaines lacunes dans les connaissances.
Je ne sais pas si nous utilisons le terme groupes de la même manière.Ce que j'ai, ce sont 7 personnes.Ces personnes ont évalué un produit à température ambiante.Un autre jour, les mêmes 7 personnes ont évalué le même produit mais soumis à un vieillissement accéléré.L'objectif était de voir s'il y avait des différences perceptibles dans les caractéristiques du produit (il y en a beaucoup qui ont été évaluées par ces personnes) entre le produit à température ambiante et le produit vieilli.
J'ai effectué Oneway fit y by x avec la fonctionnalité comme réponse et produit (il y a 2 niveaux - RT et vieilli).Dans le schéma de modèle d'ajustement, j'ai ajusté le modèle avec les mêmes variables que le modèle à sens unique.J'aime l'idée du modèle d'ajustement car je n'ai pas besoin de calculer manuellement le d de Cohen (calcul à partir de votre tutoriel "Message subliminal").NB : je n'ai pas vérifié la normalité ; Je l'ai juste supposé. Je pensais que je pourrais puisque je suppose la même chose dans les deux analyses. Je pourrais vous envoyer un court ensemble de données si cela peut vous aider (seulement 14 lignes et 1 réponse).
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut @MTC ,
Je pense que je peux deviner ce qui pourrait se passer ici. Avez-vous plus de deux groupes dans votre tableau, mais calculez d pour la différence entre seulement deux d'entre eux ? Si tel est le cas, vous n'aviez pas du tout tort d'emprunter cette voie, et la petite différence que vous avez trouvée dans les valeurs de d que vous avez calculées est due à l'origine de l'estimation de l'écart type de la population. Lorsque vous suivez la voie du modèle d'ajustement, les estimations de d sont basées sur l'erreur type regroupée dans tous les groupes. J'ai une note dans la description du complément à ce sujet, mais je devrais lui accorder plus d'importance. Ça dit " Remarque : Dans les modèles multifactoriels, ainsi que dans les modèles à un facteur comportant plus de deux niveaux, le terme d'erreur intra-cellule regroupé du modèle (RMSE) est utilisé comme SDpooled pour calculer les tailles d'effet par paire. Dans ces cas-là, il est courant de désigner les tailles d’effet résultantes comme suit : Effets standardisés de la moyenne quadratique (RMSSE).Ceci est approprié (et préférable) puisque le RMSE est l'estimateur le plus efficace statistiquement (variance la plus faible) du sigma de population dans les cas où l'hypothèse d'homogénéité de la variance n'a pas été violée.
Ainsi, si vous avez plusieurs groupes, les estimations issues du calcul manuel de d à partir de seulement deux de ces groupes, et le calcul de ce complément, différeront légèrement. Est-ce que cela explique la différence ? Sinon, approfondissons la question et voyons ce qui se passe.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetJulien,
Je ne sais pas pourquoi mon premier message n'a pas été pris...
J'ai calculé d en utilisant l'itinéraire du modèle d'ajustement comme vous l'avez mentionné, plutôt que manuellement à partir des valeurs des moyennes de groupe et de l'estimation groupée de l'écart type (de OneWay - comparaison des moyennes de 2 groupes).La valeur d pour le modèle d'ajustement était légèrement inférieure à celle du calcul manuel.Mon objectif initial est de montrer la différence entre 2 moyennes de groupe (j'ai 7 personnes qui évaluent un produit avant et après le protocole de stabilité pour m'assurer qu'il n'y a pas de différence détectable).Ai-je eu tort de prendre le raccourci (adapter l'itinéraire du modèle avec le complément) ?
Re : Complément Calculer les tailles d'effetOui!
Re : Complément Calculer les tailles d'effetC'est plus compliqué, mais j'ai certainement envisagé d'ajouter la prise en charge de modèles à effets aléatoires, probablement sous la forme du f^2 de Cohen. Est-ce l’ampleur de l’effet que vous aviez en tête ?
Re : Complément Calculer les tailles d'effetExcellent outil. Dommage que les effets aléatoires ne soient pas pris en charge. Est-ce possible dans le futur ?
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut @benson_munyan ,
Je ne peux pas reproduire ce problème sous Windows ou Mac, avec JMP 14 ou JMP 13. Pouvez-vous fournir des détails supplémentaires sur votre configuration et tout ce qui pourrait être unique dans votre table de données ? Nous irons au fond des choses.
@julien
Re : Complément Calculer les tailles d'effet@wsmitty , @julien , je vis le même comportement. Est-ce que quelque chose a cassé l'addon ou est-ce que je configure mal mes modèles LSM ?Re : Complément Calculer les tailles d'effetBonjour,
Je l'ai utilisé sur les versions précédentes et je viens de mettre à jour vers 07 et maintenant je ne reçois pas le calcul ES (voir photos). De plus, le tableau récapitulatif des données ne rassemble pas non plus. J'ai utilisé les mêmes étapes que précédemment avec le complément (que j'ai trouvé génial d'ailleurs). Pourtant, pas d'amour dans cette tentative
Je me demande simplement s'il y a quelque chose que je fais de mal ? J'ai désinstallé le complément et réinstallé... pas d'amour.
Toute aide serait grandement appréciée.
Acclamations
ES Output Sortie ES
Summary table Sommaire
Re : Complément Calculer les tailles d'effetSalut,
Je me demandais s'il pourrait y avoir des mises à jour sur le calcul des tailles d'effet pour les mesures répétées ou les modèles mixtes dans JMP - ce serait très utile ! (c'est dommage de devoir repasser par SPSS pour les calculer...)
Re : Complément Calculer les tailles d'effet<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Merci Julian, ce serait vraiment utile ! J'espère que JMP intégrera et travaillera lui-même sur certains de ces changements - dans l'ensemble, la convivialité et l'interactivité des interfaces sont assez bonnes, mais il y a quelques points où elles ne sont pas satisfaisantes (par exemple, le calcul de l'ampleur des effets, la vérification des hypothèses et la création de rapports à leur sujet). , modèles mixtes (bien que votre complément résolve la plupart de ce problème de manière agréable et élégante). J'adorerais utiliser JMP pour toutes mes analyses, mais je me retrouve à revenir à SPSS ou à un autre logiciel pour certaines choses, j'espère que je n'en aurai plus besoin dans un avenir proche.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetJe suis tellement heureux que vous trouviez ce complément utile !Le calcul des tailles d'effet pour les modèles mixtes est un peu plus compliqué, mais c'est certainement quelque chose que j'aimerais intégrer. Je publierai des mises à jour ici dès que possible.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetMerci pour ce complément, c'est extrêmement utile. Et pouvoir voir la formule réelle utilisée est en effet un grand plus.
Envisagez-vous de créer un complément de taille d’effet qui fonctionne également avec des mesures répétées ou des modèles mixtes ? Cela serait très utile, en particulier lorsque vous utilisez JMP pour enseigner à des non-statisticiens. Je viens de découvrir votre complément de mesures répétées, et disposer d'un moyen de produire des effets dimensionnés plus facilement pour des mesures répétées et des conceptions mixtes serait un grand plus.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetC'est bien! Il est assez simple de les calculer à la main, mais il est encore plus facile de les calculer automatiquement ! J'aime aussi le fait qu'il inclut Eta^2, Partial Eta^2 et Omega^2.
Pour ceux qui ne les connaissent pas, vous pouvez également voir comment ils sont calculés en cliquant avec le bouton droit sur la colonne et en sélectionnant « Formule » !
Re : Complément Calculer les tailles d'effetFait! Plutôt que d'utiliser la fenêtre active, la nouvelle version recherche dans les fenêtres ouvertes les rapports des moindres carrés. Si un seul rapport est disponible, ce rapport sera utilisé, sinon une boîte de dialogue apparaîtra pour sélectionner le rapport des moindres carrés à utiliser.
Re : Complément Calculer les tailles d'effetIl semble y avoir quelques différences dans la dénomination des fenêtres sur Windows et Mac - nous travaillons actuellement sur un correctif pour cela.
Re : Complément Calculer les tailles d'effet
Je continue de recevoir ce message d'erreur. Que faut-il sélectionner ? La sortie de la sortie Ajuster les moindres carrés est ma fenêtre active (sur un PC).
