utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéaires<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut,
Je dois comparer les pentes et les intersections de 4 lignes (régression linéaire y=ax+b) en utilisant jmp pour voir si l'une d'entre elles est similaire ou si elles sont significativement différentes les unes des autres. Quelqu'un peut-il me diriger vers un tutoriel ou un document d'aide indiquant les étapes à suivre pour procéder. Je suppose que je dois faire un test ancova mais je n'ai aucune idée de comment configurer le problème dans jmp ou si c'est même le bon test à faire.
Toute aide sera grandement appréciée.
Merci!
Re : utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéairesJe peux réellement aider avec celui-ci.Vous devez désélectionner Polynômes centraux dans la fenêtre Spécification du modèle.Voir photo ci-jointe.J'espère que cela t'aides!
Re : utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéairesbonjour Julian, merci pour ton explication sur ce cas, ça m'est très utile !
Encore une question, je ne trouve pas "Polynômes centraux" dans la spécification Fit Model sous le Triangle Rouge. Ma version JMP est la 16.1 (pas la version professionnelle). Pouvez-vous montrer plus en détail comment tester les interceptions des modèles qui diffèrent selon les pays ? merci!
Re : utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéairesCette question concernant l'évaluation des comparaisons par paires post hoc (comparaison de plusieurs pentes et ordonnées à l'origine) a-t-elle déjà été répondue pour l'exécution d'une régression à variable indicatrice avec analyse d'interaction ? Merci!
Re : utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéairesMerci pour le tutoriel utile!En élargissant l'exemple, maintenant que nous savons que les pentes et les intersections sont différentes, comment pouvons-nous identifier quelles pentes et intersections sont différentes les unes des autres par des tests post-hoc ?
Merci pour toute aide.
Re : utiliser jmp pour comparer les pentes et les interceptions de plusieurs ajustements linéairesSalut kaoutaraboucherif@gmail.com ,
Il semble qu'une régression à variable indicatrice avec une interaction soit ce que vous recherchez (une ANCOVA, par définition, n'a pas le terme d'interaction permettant des pentes indépendantes - l'une des hypothèses les plus critiques d'une ANCOVA est l'homogénéité de la régression. ). Pour configurer cela dans JMP, vous aurez besoin de trois colonnes : 1) une colonne nominale identifiant les différents groupes ; 2) une colonne continue avec le prédicteur ; et 3) une colonne continue avec la réponse. J'utiliserai les données physiques de la voiture du répertoire de données d'exemple pour cet exemple :
Supposons que nous voulions savoir si la relation entre le cercle de braquage et le déplacement est la même pour les voitures fabriquées dans différents pays (États-Unis, Japon, autres). Notre modèle comporte donc trois sources : une source pour l'effet pays (un test de la réponse moyenne par pays), une source pour la régression omnibus entre rayon de braquage et déplacement (relation moyenne, en ignorant le pays), et une source pour l'interaction (le degré auquel la relation entre le cercle de braquage et le déplacement de chaque pays s'écarte de la grande régression).Nous utiliserons Analyser > Ajuster le modèle pour définir ce modèle.
- Pour configurer cela, j'ai procédé comme suit :
- Entrez Déplacement dans le rôle Y.
- Sélectionnez LES DEUX Cercle de braquage et pays dans la liste des colonnes.
- Cliquez sur le bouton "Macro" et sélectionnez "Full Factorial" - Notez que cela crée les trois sources dont nous avons besoin
- Appuyez sur Exécuter
Cela donne le résultat ci-dessus. Les sections Estimations des paramètres et Tests d'effets seront probablement les plus intéressantes. Si nous regardons dans la section Tests d'effet sous l'interaction (Pays*Cercle de virage), nous pouvons voir que nous avons rejeté l'hypothèse nulle selon laquelle les pentes sont les mêmes dans chaque pays -- par exemple, nous avons la preuve que la régression du déplacement sur le cercle de braquage diffère entre les pays. Sous l’effet du pays, nous constatons que nous n’avons pas rejeté l’hypothèse nulle – nous n’avons aucune preuve que le déplacement MOYEN selon le pays diffère. Si nous voulons vraiment tester si les interceptions des modèles diffèrent selon les pays, nous devons décocher « Polynômes centraux » dans la spécification Ajuster le modèle sous le Triangle rouge. Si nous faisons cela, nous obtenons le résultat suivant :
Notez que la source de l'interaction est inchangée, tout comme la source de la régression omnibus, mais le test de « Pays » dans ce modèle est désormais un test pour savoir si la réponse moyenne pour le pays diffère à 0 (c'est-à-dire les interceptions pour chaque ligne ), plutôt qu’un test visant à déterminer si les déplacements diffèrent selon les pays au moment signifier du cercle de braquage.
J'espère que ça aide!
julien
