usando jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes linealesHola,
Necesito comparar las pendientes y las intersecciones de 4 líneas (regresión lineal y=ax+b) usando jmp para ver si alguna de ellas es similar o si son significativamente diferentes entre sí. ¿Alguien puede indicarme un tutorial o un documento de ayuda que indique los pasos para hacer esto? Supongo que necesito hacer una prueba de ancova pero no tengo idea de cómo configurar el problema en jmp o si esta es la prueba correcta.
Cualquier ayuda será muy apreciada.
¡Gracias!
Re: usar jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes linealesDe hecho, puedo ayudar con este. Debe anular la selección de Polinomios centrales en la ventana Especificación del modelo. Ver imagen adjunta. ¡Espero que esto ayude!
Re: usar jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes linealeshola julián, gracias por tu explicación de este caso, ¡me es de mucha ayuda!
Una pregunta más, no puedo encontrar "Polinomios centrales" en la especificación Ajustar modelo debajo del Triángulo rojo. Mi versión de JMP es 16.1 (no versión profesional). ¿Puede mostrar más detalles sobre cómo probar las intersecciones de los modelos que difieren según el país? ¡gracias!
Re: usar jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes lineales¿Se respondió alguna vez esta pregunta sobre la evaluación de comparaciones post hoc por pares (comparando múltiples pendientes e intersecciones) para ejecutar una regresión de variable indicador con análisis de interacción? ¡Gracias!
Re: usar jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes lineales¡Gracias por el útil tutorial! Ampliando el ejemplo, ahora que sabemos que las pendientes y las intersecciones son diferentes, ¿cómo podemos identificar qué pendientes e intersecciones son diferentes entre sí mediante pruebas post hoc?
Gracias por cualquier ayuda.
Re: usar jmp para comparar pendientes e intersecciones de múltiples ajustes linealesHola kaoutaraboucherif@gmail.com ,
Parece que lo que estás buscando es una regresión de variable indicadora con una interacción (un ANCOVA, por definición, no tiene el término de interacción que permita pendientes independientes; uno de los supuestos más críticos de un ANCOVA es la homogeneidad de la regresión). ). Para configurar esto en JMP, necesitará tres columnas: 1) una columna nominal que identifique los diferentes grupos; 2) una columna continua con el predictor; y 3) una columna continua con la respuesta. Usaré Car Physical Data del directorio de datos de muestra para este ejemplo:
Supongamos que queremos saber si la relación entre el círculo de giro y el desplazamiento es la misma para los automóviles fabricados en diferentes países (EE. UU., Japón, otros). Por lo tanto, nuestro modelo tiene tres fuentes: una fuente para el efecto del país (una prueba de la respuesta media por país), una fuente para la regresión general entre el círculo de inflexión y el desplazamiento (relación promedio, ignorando el país) y una fuente para la interacción (el grado en que la relación de círculo de inflexión y desplazamiento de cada país se desvía de la gran regresión). Usaremos Analizar > Ajustar modelo para definir este modelo.
- Para configurar esto, hice lo siguiente:
- Ingrese Desplazamiento en el rol Y.
- Seleccione AMBOS círculo de giro y país en la lista de columnas.
- Haga clic en el botón "Macro" y seleccione "Factorial completo". Observe que esto crea las tres fuentes que necesitamos.
- Presione Ejecutar
Esto produce el resultado anterior. Probablemente las de mayor interés serán las secciones Estimaciones de parámetros y Pruebas de efectos. Si miramos la sección Pruebas de efecto bajo la interacción (País*Círculo de giro), podemos ver que hemos rechazado la hipótesis nula de que las pendientes son las mismas en cada país; por ejemplo, tenemos evidencia de que la regresión del desplazamiento en el círculo de giro difiere entre los países. Bajo el efecto de País vemos que no hemos rechazado la hipótesis nula: no tenemos evidencia de que el desplazamiento MEDIO por país difiera. Si realmente queremos probar si las intersecciones de los modelos difieren según el país, debemos desmarcar "Polinomios centrales" en la especificación Ajustar modelo debajo del Triángulo rojo. Si hacemos eso, obtenemos el siguiente resultado:
Observe que la fuente de la interacción no ha cambiado, al igual que la fuente de la regresión general; sin embargo, la prueba de "País" en este modelo ahora es una prueba para determinar si la respuesta media del país difiere en 0 (es decir, las intersecciones para cada línea ), en lugar de una prueba para determinar si el desplazamiento difiere según el país en la media del círculo de giro.
¡Espero que esto ayude!
Julian
