擬合模型的多重性運行擬合模型時 JMP 如何處理統計多重性？
進階統計建模基礎資料分析與建模回覆：擬合模型的多重性我認為這些選項不適用於名目反應變數 - 該研究提到了比值比的結果，所以我認為這些選項不適用。 （我可能錯了）
回覆：擬合模型的多重性嗨@NishaKumar ：好的。是的，「擬合模型」平台中有多個選項。如您所知，您選擇哪種方法取決於目標/優先級/等。它位於紅色三角形下拉式選單上。請參閱下面的圖片。
回覆：擬合模型的多重性多重比較是我熟悉的術語，儘管我從未進行過這樣的調整，而且我不知道 JMP 中是否有內建的多重比較功能（我肯定可能是錯的，如果我錯了，會有人糾正我）。最熟悉的校正是 Bonferroni 校正，我不知道 JMP 中有這個功能。但我認為手動完成它很容易。然而，我認為降低 p 值來解釋多重比較並不是一個好主意——它無助於糾正 p 值引起的二分法思維。效應大小有多大、置信區間是多少、做出了多少個模型假設等，這些對於解釋研究結果都至關重要。當你只是降低 p 值時，你仍然認為研究的結果是效應是否真實，而不是這些效應的潛在大小和不確定性。
套用 Tufte 對圓餅圖的評論（唯一比一個圓餅圖更糟糕的是多個圓餅圖），唯一比一個 p 值更糟糕的是多個 p 值。
我可能有些誇大其詞了。但我認為你提到的真正問題是亞組分析。通常在隨機對照試驗（RCT）中，亞組分析是不被接受的，除非它是預先註冊研究的一部分——在這種情況下，抽樣問題從一開始就被考慮到了。我認為比Bonferroni方法更不機械化的方法是最好的——如果你認為p=0.05就表示效應足夠強以至於“重要”，那麼如果你做了20個亞組分析，你應該可以預料到平均有1個會誤導你。實際上，20個分析中很可能有超過1個會誤導你。
回覆：擬合模型的多重性*爸爸*我的意思是寫入數據
回覆：擬合模型的多重性嗨@MRB3855 ：
是的，這是多重比較，但在多個亞組的臨床試驗中，我們需要能夠考慮統計多重性，但我想知道 JMP 的擬合模型是否已經考慮到了這一點？如果沒有，我該如何分析呢？
謝謝
回覆：擬合模型的多重性嗨德萊曼1：
因此，統計多重性本質上是 I 類錯誤或誤報的機率。對於我的分析，使用擬合模型來運行比值比，但我需要知道它如何解釋多重比較/多重性，因為我父親正在進行臨床試驗，並且它有多個亞組。以下是我透過谷歌在線找到的多重性的定義：
「多重性是臨床試驗分析中的主要考慮因素。當進行多重顯著性檢定時，就會出現多重性，從而增加家族錯誤率(FWER)，即「假陽性」統計顯著性結果或1型錯誤的機率。 ”
回覆：擬合模型的多重性嗨@NishaKumar ：我也不確定你在問什麼。你的意思是多重比較嗎？
回覆：擬合模型的多重性好吧，我咬一下。什麼是「統計多重性」？我以前從未聽說過這個詞。
回覆：擬合模型的多重性你好@NishaKumar在我的例子中，我的回答是「平均克/貓/天......」。你的會有所不同。
如果您的答案不連續，則頂部紅色三角形的選項將會有所不同。當我發布時，我沒有意識到您的回答不連續（我假設您的回答不連續，因為您正在查看優勢比）。
回覆：擬合模型的多重性是的，我的反應不連續。
