Yoichi Ito, Professor, Zentrum für medizinische und gesundheitliche Datenforschung, Institut für statistische Mathematik, Inter-University Research Institute Corporation, Organisation für Informations- und Systemforschung
Wenn Daten für eine Einzelperson über einen bestimmten Zeitraum gemessen oder gruppiert werden, ist bekannt, dass die Daten innerhalb einer Einzelperson oder innerhalb eines Clusters korreliert sind. Wird dieser Zusammenhang bei der Analyse ignoriert, wird der Fehler unterschätzt und es werden keine gültigen Ergebnisse erzielt. Das Standardmodell für solche Daten ist das gemischte Effektmodell, das in JMP Pro verfügbar ist. Das Modell mit gemischten Effekten ist ein Allzweckmodell und muss je nachdem, wie die Daten gemessen wurden und welche Effekte Sie schätzen möchten, entsprechend spezifiziert werden.
In dieser Präsentation erkläre ich, wie einige typische Daten mit JMP Pro analysiert werden, und erkläre auch die Unterschiede zum MIXED-Verfahren von SAS.
