EMS と REML - 標準誤差が異なるのはなぜですか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
JMP デモ データ セットの 1 つ (「血圧」。線量を固定効果として、被験者をランダム効果として設定しました) を使用して、フィット モデル プラットフォームを使用して一連の混合モデルを設定しました。これらのモデルを分析するには、EMS または REML (推奨) の方法論を選択できるため、両方を試し、用量の一対比較を追加しました ([効果の詳細] パネルの [LS 平均スチューデントの t] オプションで、接続文字レポートのみ) を作成し、出力を比較しました。結果の出力では、線量 F 比、P 値、最小二乗平均、接続文字レポートはすべて同一でした。ただし、最小二乗平均の標準誤差はすべての場合で異なりました。
これは私にとっては驚くべきことではありません - 結局のところ、異なる方法論はしばしば存在しますする異なる結果が得られます - 標準エラーが異なる場合を除いて、Connecting Letters レポートが期待されていました。またペアごとの比較は (おそらく) 標準誤差を生成したのと同じ計算に基づいているため、異なる結果が得られたと考えられます。
これはどのようにして可能でしょうか?ここでの標準誤差は異なっていてもかなり類似していることを付け加えておきますが、この疑問はもともと、ある分析で報告された標準誤差がもう一方の分析の約 3 倍であった、はるかに大規模なデータセットを分析していたときに明らかになりました。しかし、Connecting Letters のレポートはすべて同一でした。
私は JMP 11 を実行しています。私の計算を確認したい人のために、両方の分析が追加された血圧データ セットのコピーを添付します。私はここで何か愚かなことをしましたか？
どうもありがとう。
Re: EMS と REML - 標準誤差が異なるのはなぜですか?こんにちは、
REML と EMS LS 平均標準誤差で標準誤差が異なる理由は、REML が LS 平均標準誤差に対して次の計算を使用しているためです。
ここで、L は LS 平均のコントラスト ベクトル、X は計画行列、V は分散行列です。
EMS は、分散行列 V を含まない LS 平均標準誤差を計算する通常の最小二乗法を使用します。
EMS LS は標準誤差の式を意味します。
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したがって、EMS は基本的にすべての効果をこれらの計算で固定されたものとして扱います。
EMS よりも REML を使用することを強くお勧めします。
これがお役に立てば幸いです。
ローラ
Re: EMS vs REML - 標準誤差が異なるのはなぜですか?こんにちは。ありがとうございます。調べてみます。しかし、両方の手法の接続文字レポートで同じ結果になる理由をご存知でしょうか？もしこの機能を提供していないパッケージを使っていたら、平均値と標準誤差の表から直接自分で要約を計算するでしょう。その場合、JMPがREML手法で出力する結果とは異なる結果になると思われます。ですから、この点についてもっと理解を深めたいと思っています。
お時間をいただきありがとうございます。本当に助かります。
