<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Acabo de configurar una serie de modelos mixtos usando la plataforma Fit Model usando uno de los conjuntos de datos de demostración de JMP ("Presión arterial", en el que configuré Dosis como un efecto fijo y Sujetos como un efecto aleatorio).Para analizar esos modelos tengo la opción de elegir metodologías: EMS o REML (recomendado), así que probé ambas, agregué una comparación por pares de las dosis (la opción "LS significa t de Student" en el panel "Detalles del efecto", que muestra el Informe Connecting Letters solamente) y comparó los resultados.En el resultado resultante, la relación de dosis F, el valor de P, las medias de mínimos cuadrados y el informe de letras conectadas fueron todos idénticos; sin embargo, los errores estándar para las medias de mínimos cuadrados fueron diferentes en todos los casos.
Esto no me sorprendería; después de todo, a menudo se utilizan diferentes metodologías. hacer entregar resultados diferentes, excepto que si los errores estándar son diferentes, habría esperado los informes de Connecting Letters también haber producido resultados diferentes, porque las comparaciones por pares se basan (presumiblemente) en los mismos cálculos que generaron los errores estándar.
¿Cómo es esto posible?Vale la pena agregar que aunque los errores estándar aquí, si bien son diferentes, siguen siendo bastante similares, la pregunta salió a la luz originalmente cuando estaba analizando un conjunto de datos mucho más grande en el que los errores estándar reportados en un análisis eran aproximadamente tres veces mayores que los del otro, y sin embargo, todos los informes de Connecting Letters volvieron a ser idénticos.
Estoy ejecutando JMP 11 y adjunto una copia del conjunto de datos de presión arterial con ambos análisis adjuntos para cualquiera que desee verificar mis cálculos.¿He hecho alguna tontería aquí?
Muchas gracias.
