utilizzando jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariCIAO,
Devo confrontare le pendenze e le intercettazioni di 4 linee (regressione lineare y=ax+b) utilizzando jmp per vedere se qualcuna di esse è simile o se è significativamente diversa l'una dall'altra. Qualcuno può indirizzarmi verso un tutorial o un documento di aiuto che indichi i passaggi su come eseguire questa operazione. Presumo di dover fare un test ancova ma non ho idea di come impostare il problema in jmp o se questo è il test giusto da fare.
Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato.
Grazie!
Ri: utilizzo di jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariPosso davvero aiutarti con questo. È necessario deselezionare Polinomi centrali dalla finestra Specifiche del modello. Vedi l'immagine allegata. Spero che questo ti aiuti!
Ri: utilizzo di jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariciao Julian, grazie per la tua spiegazione per questo caso, è molto utile per me!
Un'altra domanda, non riesco a trovare "Polinomi centrali" nelle specifiche del modello di adattamento sotto il triangolo rosso. La mia versione JMP è la 16.1 (versione non professionale). Puoi mostrare più in dettaglio come testare le intercettazioni dei modelli in base al paese? Grazie!
Ri: utilizzo di jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariÈ stata mai data risposta a questa domanda relativa alla valutazione dei confronti a coppie post hoc (confronto di più pendenze e intercettazioni) per l'esecuzione di una regressione della variabile indicatore con l'analisi dell'interazione? Grazie!
Ri: utilizzo di jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariGrazie per l'utile tutorial! Estendendo l'esempio, ora che sappiamo che le pendenze e le intercettazioni sono diverse, come possiamo identificare quali pendenze e intercettazioni sono diverse tra loro mediante test post-hoc?
Grazie per qualsiasi aiuto.
Ri: utilizzo di jmp per confrontare pendenze e intercettazioni di più adattamenti lineariCiao kaoutaraboucherif@gmail.com ,
Sembra che una regressione indicatore-variabile con un'interazione sia ciò che stai cercando (un ANCOVA, per definizione, non ha il termine di interazione che consente pendenze indipendenti - uno dei presupposti più critici di un ANCOVA è l'omogeneità della regressione ). Per impostarlo in JMP, saranno necessarie tre colonne: 1) una colonna nominale che identifica i diversi gruppi; 2) una colonna continua con il predittore; e 3) una colonna continua con la risposta. Utilizzerò i dati fisici dell'auto dalla directory dei dati di esempio per questo esempio:
Supponiamo di voler sapere se la relazione tra raggio di sterzata e spostamento è la stessa per auto prodotte in paesi diversi (USA, Giappone, Altro). Il nostro modello ha quindi tre fonti: una fonte per l’effetto del paese (un test della risposta media per paese), una fonte per la regressione omnibus tra il cerchio di svolta e lo spostamento (rapporto medio, ignorando il paese) e una fonte per l’interazione (il grado in cui il rapporto tra cerchio di svolta e spostamento di ciascun paese si discosta dalla grande regressione). Utilizzeremo Analizza > Stima modello per definire questo modello.
- Per configurarlo, ho fatto quanto segue:
- Inserisci Displacement nel ruolo Y.
- Selezionare ENTRAMBI Cerchio di svolta e Paese nell'elenco delle colonne
- Fai clic sul pulsante "Macro" e seleziona "Fattoriale completo" - Nota che questo crea le tre fonti di cui abbiamo bisogno
- Premi Esegui
Questo produce l'output sopra. Di maggior interesse saranno probabilmente le sezioni Stime dei parametri e Test degli effetti. Se guardiamo nella sezione Test degli effetti sotto l'interazione (Paese*Cerchio di sterzata) possiamo vedere che abbiamo rifiutato l'ipotesi nulla che le pendenze siano le stesse in ogni paese - ad esempio abbiamo prove che la regressione dello spostamento sul cerchio di sterzata differisce tra i paesi. Sotto l'effetto del Paese vediamo che non abbiamo rifiutato l'ipotesi nulla: non abbiamo prove che lo spostamento MEDIO per paese differisca. Se vogliamo davvero verificare se le intercettazioni dei modelli differiscono in base al paese, dobbiamo deselezionare "Polinomi centrali" nelle specifiche del modello di adattamento sotto il triangolo rosso. Se lo facciamo, otteniamo il seguente output:
Si noti che la fonte dell'interazione è invariata, così come la fonte della regressione omnibus, tuttavia il test di "Paese" in questo modello è ora un test per verificare se la risposta media per paese differisce a 0 (ovvero le intercettazioni per ciascuna riga ), piuttosto che un test per verificare se lo spostamento differisce da paese a paese nella media del raggio di sterzata.
Spero che aiuti!
giuliano
