Utilisez un modèle mixte pour une analyse de variance (ANOVA) ou un modèle de régression comportant au moins un facteur spécifié comme variable aléatoire. JMP Pro® propose des plateformes de modèles mixtes et de modèles linéaires mixtes généralisés, offrant une plus grande flexibilité pour l'ajustement de modèles mixtes.
Cet exemple utilise le logiciel JMP standard pour ajuster un plan d'expérience déséquilibré impliquant six personnes choisies au hasard pour effectuer des mesures sur trois machines différentes.
Analyse des modèles linéaires mixtes
- Dans une table de données JMP ouverte, sélectionnez Analyser > Ajuster un modèle . (Dans JMP Pro, sélectionnez la plateforme Modèle mixte ou Modèle linéaire mixte généralisé dans la liste Personnalité pour ajuster des modèles mixtes.)
Le reste de ces instructions concerne le montage de modèles mixtes dans un système JMP standard.
- Ajouter la réponse : Dans Sélectionner les colonnes , sélectionnez une variable continue (les variables continues ont des triangles bleus), puis cliquez sur Y.
- Ajouter des effets au modèle : sélectionnez les variables et cliquez sur Ajouter (sous Créer les effets du modèle ). Pour spécifier un terme d’interaction, sélectionnez plusieurs colonnes, puis cliquez sur Croisement .
- Spécifiez les effets aléatoires : sélectionnez un effet du modèle, puis choisissez Aléatoire dans le triangle rouge situé à côté d’Attribut . Ici, « personne » est spécifié comme effet aléatoire ; l’interaction « personne*machine » est donc également un effet aléatoire.
- Acceptez les paramètres par défaut ( méthode REML avec composantes de variance non bornées sélectionnée) et cliquez sur Exécuter . Par défaut, JMP affichera le tableau Résumé de l'ajustement , les estimations des composantes de variance REML , et plus encore. Des options supplémentaires sont disponibles sous le triangle rouge en haut .
Machine.jmp (Help > Sample Data Folder)Machine.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple)
Interprétation:
1. Estimations des composantes de la variance : La variance totale estimée est de 37,56, qui peut être décomposée en trois sources : personne (22,46, soit 59,8 %), personne*machine (14,23, soit 37,9 %) et résiduelle (0,87, soit 2,3 %).
2. Tests à effets fixes : La valeur p pour l'effet fixe (machine) est de 0,0003. Les tests F de Kenward-Roger sont utilisés.
Conseils:
- La méthode REML (maximum de vraisemblance restreint) est préférable à la méthode des moments ( Services médicaux d'urgence ). Les estimations REML sont correctement réduites et leurs erreurs-types sont correctement mises à l'échelle.
- L'option « Composantes de variance non bornées » est la méthode par défaut pour estimer les composantes de la variance. Décocher cette case limitera les estimations de variance à des valeurs non négatives.
- JMP suppose une matrice de corrélation simple avec une symétrie composée (c'est-à-dire que la corrélation est constante).
Consultez la section « Modèles linéaires > Modèles mixtes et modèles linéaires mixtes généralisés » dans l’aide de JMP pour en savoir plus.
