안녕하세요
저는 3개 그룹에서 변수의 평균을 비교하기 위해 일원 분산 분석을 실시했습니다. 제 논문의 심사자는 효과 크기를 측정하기 위한 코헨의 d 검정을 요청했습니다. JMP에서 이 측정값을 어떻게 얻을 수 있습니까? 저는 JMP pro V17을 사용하고 있습니다.
Cohen의 d는 JMP 17에서 직접 사용할 수 없습니다. 그러나 JMP 18에서는 다음과 같습니다.
분석 => X로 Y 맞춤 => 평균/분산분석/통합 t
JMP 17에서는 JSL을 사용하여 계산해야 합니다. 다음은 모든 그룹 쌍에 대해 Cohen의 d를 생성하는 예제 스크립트입니다.
또는
Names Default To Here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA/big class.jmp");
var = "height";
grp = "sex";
Eval(
Parse(
"Summarize(
dt,
bygp = by( :" || grp || " ),
stds = Std Dev( :" || var
|| " ),
ns = Count( :" || var || " ),
means = Mean( :" || var || " )
);"
)
);
nw = New Window( "Cohen's d", vlb = V List Box() );
For( i = 1, i <= N Items( bygp ) - 1, i++,
For( k = i + 1, k <= N Items( bygp ), k++,
pooled = Sqrt(
(stds[i] ^ 2 * (ns[i] - 1) + stds[k] ^ 2 * (ns[k] - 1)) / (ns[i] + ns[k] - 2)
);
dif = Abs( means[i] - means[k] );
cohen = (dif / pooled);
stats = Matrix( dif ) |/ Matrix( pooled ) |/ Matrix( cohen );
compare = {};
insert into( compare, bygp[i] || " vs. " || bygp[k]);
ob = Outline Box( grp || "=" || bygp[i] || " vs. " || grp || "=" || bygp[k],
Table Box(
String Col Box( "", compare ),
String Col Box( "", {"Difference", "Pooled Std Dev", "Cohen's d"} ),
Number Col Box( "", stats )
)
);
vlb << append( ob );
)
);
감사해요
도움이 되었습니다. JMP 18에서 2개가 아닌 3개 그룹으로 변환할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다. 풀링 t는 2개 그룹의 평균을 비교할 때만 사용할 수 있지만, 제 경우에는 3개 그룹의 평균을 비교하기 위해 일원배치 분산분석을 수행했습니다.
안녕하세요 @사미라 ,
2개 그룹 외에는 이 옵션은 JMP 18에서 기본적으로 사용할 수 없습니다. 소원 목록을 살펴보세요. 이 요구 사항은 이미 제기되어 인정되었습니다. Cohen의 d는 "Fit Y by X"입니다.
향후 18.X 버전이나 JMP 19에서 출시되기를 기대하겠습니다.
안녕하세요 @사미라 : FYI, ANOVA에서 두 개 이상의 그룹에 대한 RMSE(평균 제곱 오차)는 통합 SD입니다.
감사해요
이것은 제가 Cohen의 d를 수동으로 계산하는 데 많은 도움이 되었습니다. 더 자세히 설명하기 위해 적합도 요약 표에서 RMSE를 찾았습니다.
