適合モデルの多重度JMP はモデルの適合を実行するときに統計的多重度をどのように処理しますか?
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングRe: フィットモデルの多重度これらのオプションは名目応答変数には利用できないと思います。参照されている研究ではオッズ比が得られるため、これらのオプションは適用されないと思います。 （私は間違っているかもしれません）
Re: フィットモデルの多重度こんにちは@NishaKumar : わかりました。はい、Fit Model プラットフォーム内にはいくつかのオプションがあります。ご存知のとおり、どちらの方法を選択するかは、目標/優先順位などによって異なります。赤い三角のプルダウンメニューにあります。以下の写真を参照してください。
Re: 適合モデルの多重度多重比較という用語はよく知っていますが、そのような調整を行ったことはありませんし、JMP にそのための機能が組み込まれていることも知りません (その点については私が間違っている可能性があり、もし間違っていたら誰かが訂正してくれるでしょう)。最もよく知られている補正は Bonferroni 補正ですが、JMP にはこれがあるかどうかは知りません。しかし、手作業で行うこと自体は十分簡単だと思います。ただし、多重比較を考慮して p 値を下げるのは得策ではないと思います。p 値が招く二分思考を修正する効果はまったくないからです。効果サイズがどれくらい大きいか、信頼区間はどれくらいか、いくつのモデル仮定が行われたか、などはすべて研究結果を解釈する上で重要です。単に p 値を下げてしまうと、研究の結果は効果が本当にあるかどうかであり、その効果に関する潜在的なサイズや不確実性ではないと考え続けてしまうことになります。
円グラフに関する Tufte のコメント (円グラフが 1 つしかないことよりも悪いのは、円グラフが複数あること) を言い換えると、1 つの p 値よりも悪いのは、p 値が複数あることだけです。
少し言い過ぎたかもしれません。しかし、あなたが言及している本当の問題は（おそらく）サブグループ分析です。通常、RCTでは、事前登録された研究の一部でない限り、サブグループ分析は好ましくありません。事前登録された研究の一部である場合、サンプリングの問題が最初から考慮されています。Bonferroniのアプローチよりも機械的でないアプローチが最適だと思います。p=.05が「重要」となるほど強い効果を示すと考えるなら、20のサブグループ分析を行うと、平均して1つは誤った結果をもたらすと想定すべきです。実際には、20回のうち1回以上は誤った結果をもたらすと予想できるでしょう。
Re: フィットモデルの多重度*お父さん* データを書き込むつもりだった
Re: フィットモデルの多重度こんにちは@MRB3855 :
はい、それは多重比較ですが、複数のサブグループを含む臨床試験では、統計的多重性を考慮できる必要がありますが、それが JMP の適合モデルですでに考慮されているかどうか疑問に思っています。そうでない場合、どのように分析すればよいでしょうか?
ありがとう
Re: フィットモデルの多重度こんにちは、dlehman1:
したがって、統計的多重度は、本質的にはタイプ I エラー、つまり偽陽性の確率です。私の分析では、オッズ比を実行するために適合モデルを使用しましたが、私の父は臨床試験を担当しており、複数のサブグループがあるため、それが複数の比較/多重性をどのように考慮するかを知る必要があります。以下は、Google 経由でオンラインで見つけた多重度の定義です。
「多重性は、臨床試験の分析において重要な考慮事項です。多重性は多重有意性検定が実行されるときに発生し、家族ワイズ誤差率 (FWER)、統計的に有意な「偽陽性」結果またはタイプ 1 エラーの確率が増加します。 」
Re: モデルの適合度の多重度こんにちは@NishaKumar : 私もあなたが何を質問しているのかわかりません。多重比較ということですか？
Re: フィットモデルの多重度わかりました、噛んでみます。 「統計的多重度」とは何ですか?この用語を聞いたことはありません。
Re: 適合モデルの多重度適合モデル出力から応答平均タブにどのようにアクセスしましたか?
私がやったことは、分析の下のモデルを適合させて実行し、出力で Wald テストとオッズ比を選択することでした。その画面には FDR ログワースも表示されていますが、スクリーンショットで提供された画面にどうやってたどり着いたのか知りたいです。
ありがとう、
ニシャ
Re: 適合モデルの多重度こんにちは@NishaKumar私の例では、応答は「平均 g/cat/日…」でした。あなたの応答は異なります。
回答が連続的でない場合は、上部の赤い三角形のオプションが異なります。私がこれを投稿したとき、回答が連続的ではないことに気づいていませんでした (オッズ比を見ているので、回答は連続的ではないと想定しています)。
Re: 適合モデルの多重度はい、私の応答は継続的ではありません。
