混合モデルを適切に指定する方法こんにちは、
現在、JMP の混合モデルを使用して EEG ベータ パワー データを分析しており、モデルを正しく指定していることを確認したいと考えています。データセットは長い形式で構造化されており、各行は次の変数を持つ単一の観測値を表します。
| 主題 | グループ | 刺激 | 電極 | 時間 | 力 |
| 1 | A | X | チェコ語 | -0.4 | 1.23 |
| 1 | A | X | チェコ語 | -0.2 | 1.45 |
| 1 | A | X | Pz | -0.4 | 0.56 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 1 | A | Y | チェコ語 | -0.4 | 2.91 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2 | B | X | チェコ語 | -0.4 | 1.31 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 11 | B | Y | Pz | -0.2 | 2.34 |
以下の分析を実行したいと思います。
- 固定効果 include
Group, Stimulus, and Electrode, along with their interactions.
質問:
JMP の混合モデルで繰り返し構造を正しく指定するにはどうすればよいでしょうか?
JMP でこの分析を適切に構成する方法についてご指導いただければ幸いです。ありがとうございます!
高度な統計モデリングRe: 混合モデルを適切に指定する方法こんにちは翻訳: 、
コミュニティへようこそ！
反復測定モデリングに関連する JMP ヘルプ セクション「 反復測定の例」をすでにご覧になりましたか?
データ形式は、応答が測定され、異なる時点で繰り返される JMP ヘルプに表示されている例の形式に非常に近いようです。
あなたの文脈で「Power」が使用されるかどうかはわかりませんが、共変量やランダム効果として使用される可能性があります。
さらにサポートやガイダンスが必要な場合は、コミュニティの他のメンバーがこのディスカッションに参加して洞察を提供できるように、詳細情報（およびモデリング手法をテストするための匿名データセットなど）を提供していただけますか？
Re: How to Properly Specify a Mixed Model以下のような文面で返信するとよいでしょう。
Thank you for your rapid response! I have checked the JMP Help section on repeated measures modeling, and I believe my data structure is similar to the example provided there.
To clarify my analysis:
- I have EEG beta-band power data of two groups (Responders, non-Responders).
- Each subject was presented with 3 types of stimuli.
- EEG was recorded from 32 electrodes.
- Beta power was measured at 6 time points (-0.4s, -0.2s, 0s, 0.2s, 0.4s, 0.6s).
My goal is to perform a mixed model analysis treating Subject as a repeated measure, while analyzing the effects of Group (Responder/non-Responder), Stimulus (S1, S2, S3), and Electrode (Cz, Oz, P3, P4) on beta power over time. I am unsure about the best way to specify the repeated structure in the mixed model framework in JMP.
I have attached a simulated dataset in long format for reference.
How should I structure the mixed model appropriately in JMP? Should I treat Time as a repeated measure and include Subject as a random effect? I would appreciate any guidance on setting up the model effects correctly.
Thank you for your help!
Re: 混合モデルを適切に指定する方法いくつかの点を明確にします:
1. 混合モデルは、固定効果とランダム効果を組み合わせた状態です。
2. あなたの場合、応答は電力、固定効果はグループ、刺激、電極に関連する効果、ランダム変数は時間ですか? モデルで推定可能および割り当て可能な点で、ここでは時間がランダム効果であるかどうかはわかりません。私が疑問に思っているのは、時間が固定効果から独立しているかどうかです。固定効果は異なる時間の間で変化しますか? そうでない場合、時間は固定効果から独立していません。固定効果は、2 つの異なるデータ ポイントが時間内に収集されたときは一定でした。この場合、反復測定があります。反復測定には DF がありません。それらは (処理内の変動を見ることによって) 評価できますが、それらの効果をモデル化するための DF は得られません。そのデータ (平均、分散、傾きなど) を説明する列挙統計量を推定し、固定効果がそれらの応答変数に影響を与えるかどうかを評価できます。反復測定は MSE の適切な推定値ではありません。
Re: 混合モデルを適切に指定する方法データ セットを JMP テーブルに投稿してください。
