Hola
Mi nombre es Hiroaki Ono y trabajo como probador en la división JMP Japón de SAS Institute Japan Co., Ltd.
La prueba de Cochran-Mantel-Haazel para comparar puntuaciones medias entre grupos se puede realizar en JMP utilizando "Relaciones bivariadas".
Sin embargo, tenga en cuenta lo siguiente:
(1) Incluso si solo tienes una capa, necesitas agregar una variable de capa.
(2) Si desea comparar puntuaciones medias, deberá especificar de antemano en los datos qué puntuaciones desea otorgar.
Por defecto, las puntuaciones están numeradas 1, 2, 3, 4, 5, ...
(3) Tanto las variables X como Y deben establecerse como variables categóricas (escala nominal u ordinal).
Por cierto, personalmente creo que la prueba CMH explicada a continuación no pretende confirmar "la ausencia de sesgo de edad" (lo que interpreto como que "incluso si la edad no se incluye en el análisis, no habrá sesgo de confusión en la relación entre los grupos y la variable de resultado").
(1) En general, para muchas pruebas estadísticas, la “no significancia” simplemente indica que “no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula”. Como dice el refrán, "la ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia".
(2) Incluso si un resultado es “significativo”, es posible que sólo haya sido significativo en este caso por casualidad.
(3) Incluso si una prueba estadística puede "probar" que existe una relación entre "edad" y "grupo", esto no significa necesariamente que la "edad" sea un factor de confusión (en el sentido de satisfacer el criterio de puerta trasera del DAG).
Personalmente, creo que si la "edad" es o no un factor de confusión se debería decidir en discusión con expertos en la materia, y no mediante pruebas de comparación entre grupos (creo que el libro What If: Causal Inference de Hernán y Robins también adopta la posición de que los factores de confusión no se deberían determinar mediante pruebas). Además, creo que deberías discutir con un experto en la materia (idealmente antes de mirar los datos) si hay algún factor de confusión que deba considerarse además de la edad. Sin embargo, creo que hay varias maneras de pensarlo.
Aquí me gustaría explicarlo utilizando los pseudodatos adjuntos "dataexample.jmp" (ya que los derechos de autor, etc. de los datos adjuntos no estaban claros). La operación es bastante complicada, así que si tienes alguna duda, por favor responde de nuevo.
Supongamos que el propósito de la prueba es realizar una prueba de Cochran-Mantel-Haazel para comparar respuestas ordinales (a, i, u, e, o, ka) entre dos grupos (A y
. La columna "Frecuencia" contiene la frecuencia de cada combinación. Explicaremos qué sucede cuando las puntuaciones se utilizan como números consecutivos y cuando se utilizan como clasificaciones promedio.
(Como se menciona en (c) al final, la prueba CMH que utiliza rangos medios como puntajes es equivalente a una prueba de Wilcoxon. Si ya tiene datos en una escala continua y desea utilizar rangos medios como puntajes, es más fácil realizar una prueba de Wilcoxon que la prueba CMH utilizando el siguiente procedimiento. Además, si los datos son grandes, los resultados serán similares a una prueba t de dos muestras que utilice esos puntajes).
■ Cuando se utilizan números consecutivos como puntuación
Si desea asignar números consecutivos (1, 2, 3, 4, 5, 6) a las respuestas (a, i, u, e, o, ka) y comparar los puntajes promedio entre grupos, deberá seguir los pasos a continuación.
(a-1) Agregue una columna de “capa” a los datos donde todos los valores sean iguales.
(a-2) Seleccione [Analizar] → [Relaciones bivariadas].
Y asignar los siguientes roles a cada columna:
Establezca la variable Y en [Y, variable de respuesta]. En este caso, la variable Y debe estar en escala nominal u ordinal.
Las variables X (variables del grupo 2) son [X, variables explicativas]
Haga clic en [Bloque] para seleccionar la columna "Capa" creada en (a-1) arriba.
Si tiene una columna de frecuencia, selecciónela como [Frecuencia]
Una vez que haya terminado de configurar todos los ajustes, haga clic en Aceptar.
(a-3) La “prueba de Cochran-Mantel-Haenszel” está impresa en la parte inferior del informe. De estos, la “Comparación de puntuaciones entre X” es la prueba de Cochran-Mantel-Haazel, que compara las puntuaciones medias entre los grupos.
■ Cuando se utiliza la clasificación promedio como puntuación
Si desea otorgar a las respuestas (a, i, u, e, o, ka) una puntuación distinta a un número secuencial, deberá otorgarles las puntuaciones usted mismo antes de ejecutar los datos.
Por ejemplo, si desea utilizar el rango promedio como puntuación, los pasos serían los siguientes:
(b-1) Si la variable Y es una cadena, seleccione [Columnas] → [Recodificar] para convertirla en números con los números de serie 1, 2, 3, 4, 5, 6, ....
En este caso, después de crear una nueva columna con Recodificar, haga clic derecho en la columna recodificada, seleccione Información de columna y configure Tipo de datos en Numérico y Escala en Continua.
(b-2) Seleccione [Analizar] → [Distribución univariante]. Asigne los siguientes roles a cada columna:
La columna numérica recodificada creada en (b-1) arriba es [Y, columna]
Si hay una columna de frecuencia, selecciónela como Frecuencia
Una vez que haya terminado de configurar todas las opciones, haga clic en [Aceptar].
(b-3) Haga clic en el botón de triángulo rojo en el contorno del nombre de la columna sobre el histograma.
Seleccione [Guardar] → [Rango promedio]. Esta operación guarda los rangos promedio en una tabla de datos.
(b-4) Haga clic derecho en la columna de rangos promedio, seleccione "Información de la columna" y cambie "Escala" a "Escala ordinal".
Después de esto, siga los mismos pasos que (a-1) a (a-3) en “■ Si se utiliza el número consecutivo como puntuación” más arriba. Sin embargo, para (a-2) [Y, variable objetivo], especifique las columnas de rangos promedio creadas en (b-2) y (b-3).
■La prueba de Cochran-Mantel-Haazel, que compara puntuaciones medias entre dos grupos (en adelante denominada «prueba de puntuación media CMH»), está relacionada con varias pruebas conocidas por otros nombres.
(c-1) Cuando el tamaño de la muestra es grande, la “prueba de puntuación media CMH” produce resultados similares a los de una prueba t de dos muestras sobre las puntuaciones. En particular, los resultados son asintóticamente idénticos.
(c-2) La “prueba de puntuación media CMH” produce resultados similares a los de la prueba de Cochran-Armitage. La prueba de Cochran-Armitage es equivalente a la prueba de puntuación en regresión logística para respuestas ordinales, por lo que cuando el tamaño de la muestra es grande, la "prueba de puntuación media CMH" será similar a los resultados de la prueba en regresión logística ordinal.
(c-3) Cuando se utilizan rangos medios como puntuaciones, la "Prueba de puntuación media CMH" produce los mismos resultados que las pruebas conocidas como "Prueba de Wilcoxon", "Prueba de Mann-Whiteney", "Prueba de Wilcoxon-Mann-Whiteney", etc. (Cuando se realiza una prueba de Wilcoxon en JMP, los resultados se generan para casos con y sin corrección de continuidad de 1/2. Estos resultados son para la "Prueba de Kruskal-Wallis (aproximación de Chi-cuadrado)" sin corrección de continuidad de 1/2. La prueba CMH de JMP no realiza corrección de continuidad de 1/2).
Recuerdo que estas relaciones, (c-1) a (c-3), están escritas en un libro de texto en alguna parte, pero no puedo encontrarlo ahora. Si estás interesado, ponte en contacto con nosotros y trataremos de encontrar un libro de texto que contenga la explicación.
