<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />CIAO,
Ho appena impostato una serie di modelli misti utilizzando la piattaforma Fit Model utilizzando uno dei set di dati demo di JMP ("Pressione sanguigna", in cui ho impostato Dosi come effetto fisso e Soggetti come effetto casuale).Per analizzare questi modelli ho una scelta di metodologie: EMS o REML (consigliato), quindi li ho provati entrambi, ho aggiunto un confronto a coppie delle dosi (l'opzione "LS significa t di Student" nel pannello "Dettagli effetto", mostrando il Solo rapporto Lettere di collegamento) e ha confrontato i risultati.Nell'output risultante il rapporto Dose F, il valore P, le medie dei minimi quadrati e il rapporto Lettere di collegamento erano tutti identici; tuttavia gli errori standard per le medie dei minimi quadrati erano diversi in tutti i casi.
Questo non mi sorprenderebbe, dopotutto spesso si utilizzano metodologie diverse Fare fornire risultati diversi, tranne per il fatto che se gli errori standard fossero diversi, mi sarei aspettato i rapporti delle lettere di collegamento Anche aver prodotto risultati diversi, perché i confronti a coppie sono (presumibilmente) basati sugli stessi calcoli che hanno generato gli errori standard.
Com'è possibile?Vale la pena aggiungere che, sebbene gli errori standard qui, sebbene diversi, siano comunque abbastanza simili, la domanda è venuta alla luce originariamente mentre stavo analizzando un set di dati molto più ampio in cui gli errori standard riportati da un'analisi erano circa tre volte quelli dell'altra - e eppure tutti i rapporti di Connecting Letters erano ancora una volta identici.
Sto eseguendo JMP 11 e allego una copia del set di dati della pressione sanguigna con entrambe le analisi allegate per chiunque desideri controllare i miei calcoli.Ho fatto qualcosa di stupido qui?
Grazie molto.
