안녕하세요 여러분, @martindemel
JMP 18.0.1에서 선형 모델을 시작합니다.
와 ~ X1 * X2
어디 :
- Y는 연속 응답입니다
- X1은 연속 회귀자입니다.
- X2는 범주형 회귀자(3개의 범주가 "A", "B", "C"로 명명됨)입니다.
일부 사람들은 이 모델을 ANCOVA라고 부릅니다.
이것으로부터 나는 다음을 얻는다 :
다음 그래픽과 같이 X2의 범주별 절편과 기울기(X1에 대한)
저는 이러한 경사면을 쌍으로 비교하고 싶습니다.
그렇게 (R 4.2.2 에서 수행됨):(
도서관(엠미언스)
쌍(emtrends(lm(Y ~ X2 * X1, 데이터 = df), ~ X2, var="X1"))
contrast estimate SE df t.ratio p.value
A - B 0.211 0.0616 54 3.431 0.0033
A - C -1.721 0.0616 54 -27.934 <.0001
B - C -1.932 0.0616 54 -31.365 <.0001
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates
지금으로선 JMP에서 아주 가까운 일만 할 수 있는 방법만 찾았 지만, 내가 원하는 일은 정확히 할 수 없었습니다 .
1. 적합 모델 접근 방식: 전체 평균과 경사도 비교
--> 빨간색 삼각형 / 추정치 / 경사도 비교
이는 각 경사도를 평균 경사도(Nelson 조정 포함)와 비교합니다.
2. 적합 곡선 접근 방식: 동등성 테스트 결과
--> 빨간색 삼각형(선형 적합에서) / 동등성 테스트
이 접근 방식은 적합도의 각 매개변수에 대해 쌍별(X2의 범주에 걸쳐) 동등성 검정을 수행합니다. 여기서는 절편과 기울기의 2개 매개변수만 있습니다.
결론 및 마지막 질문 :
한 경사가 다른 경사와 다른지 여부를 결정하는 여러 가지 방법이 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 저는 경사 사이의 쌍별 비교라는 구체적인 접근 방식을 찾고 있습니다(위에서 R에서 수행할 수 있는 것과 동일).
첨부 파일 설명 :
- data.xlsx = 데이터의 Excel 파일(시뮬레이션 데이터)
- Compare_slopes_example.jmp = data.xlsx의 데이터와 적합 모델, 적합 곡선 분석이 저장된 JMP 테이블입니다.
귀하의 도움에 진심으로 감사드립니다!
좋은 하루 보내세요 = )
@MRB3855 좋은 추가네요
게시물에서 사용자 정의 테스트는 다음과 같이 설정해야 한다는 것을 알게 되었습니다(처음 세 개의 열은 필요하지 않지만 @Mark_Bailey가 답변에서 설명한 내용을 보여줍니다.)
안녕하세요, 이 질문을 더 자세히 논의하는 다른 스레드를 찾았습니다. 제가 보기에 경사에 차이가 있는지 여부가 아니라 각 비교에서 어떤 차이가 있는지 이해하고 싶어한다는 것을 다루고 있습니다.
경사도 비교
한 가지 방법은 각 레벨을 참고로 삼아(레벨의 값 순서를 사용) 모델을 맞추는 수동적 방법이고, 다른 방법은 비선형적 맞춤을 사용하는 것입니다. @julian 이 추가 기능을 만든 것 같습니다(스레드에서도 찾을 수 있음). 하지만 게시물과 추가 기능이 모두 2016년의 것이라서 최신 버전인지는 잘 모르겠습니다.
[편집하다: btw 이 첫 번째 접근 방식은 참고용으로 JMP 메모에도 넣어두었습니다: [모든 사용자가 접근할 수 없어서 링크 삭제]]
네, @dlehman1 이 맞습니다. 그가 지정한 모델을 사용하면 X2의 검정은 세 선의 절편이 다른지 알려줍니다. 상호 작용의 검정은 기울기가 다른지 알려줍니다. 이유를 이해하려면 이 모델의 예측 방정식을 살펴보면 X2 매개변수가 절편에 대한 조정인 반면 X1*X2 매개변수는 X1 기울기에 대한 조정인 것을 알 수 있습니다.
X1, X2, X1*X2(교차 효과)를 요인으로 사용하는 Fit 모델 플랫폼을 사용하고 싶은 것 같습니다. 그러면 기울기와 절편이 모두 달라지고 기울기와 절편을 평균과 서로 통계적으로 비교하는 데 필요한 모든 정보를 제공한다고 생각합니다. 통계적 배경이 더 완벽한 사람이라면 그 정보를 정확히 어디에서 찾아야 할지 제안할 수 있을 것입니다.
@MRB3855, @martindemel 감사합니다
이 맞춤형 테스트와 @martindemel 이 보여준 대조에 감사드립니다. R과 같은 결과가 나왔습니다.
유일하게 남을 수 있는 방법은 p-값에 대한 터키 조정을 얻는 것입니다.
매우 감사합니다 !
