Yoichi Ito, Profesor, Centro de Investigación en Ciencias de Datos Médicos y de Salud, Instituto de Matemáticas Estadísticas, Corporación del Instituto de Investigación Interuniversitaria, Organización de Investigación de Información y Sistemas
Cuando los datos se miden a lo largo del tiempo para un individuo o se agrupan, se sabe que los datos dentro de un individuo o dentro de un grupo estarán correlacionados. Si se ignora esta correlación durante el análisis, se subestimará el error y no se obtendrán resultados válidos. El modelo estándar para dichos datos es el modelo de efectos mixtos, que está disponible en JMP Pro. El modelo de efectos mixtos es un modelo de propósito general y debe especificarse adecuadamente dependiendo de cómo se midieron los datos y qué efectos se desean estimar.
En esta presentación, explicaré cómo analizar algunos datos típicos utilizando JMP Pro, y también explicaré las diferencias con el procedimiento MIXED de SAS.
