Utilizzare un modello misto per un modello ANOVA o di regressione con almeno un fattore specificato come variabile casuale. JMP Pro® dispone di una piattaforma per il modello misto e una per il modello misto lineare generalizzato, che offrono maggiore flessibilità nell'adattamento dei modelli misti.
In questo esempio viene utilizzato il JMP standard per adattare un progetto non bilanciato che coinvolge sei persone scelte a caso per effettuare misurazioni su tre macchine diverse.
Analisi di modelli misti lineari
- Da una tabella dati JMP aperta, seleziona Analizza > Adatta modello . (In JMP Pro, seleziona la piattaforma Modello misto o Modello misto lineare generalizzato dall'elenco Personalità per adattare i modelli misti.)
Le restanti istruzioni riguardano l'adattamento di modelli misti in JMP standard.
- Aggiungere la risposta: da Seleziona colonne , selezionare una variabile continua (le variabili continue hanno triangoli blu) e fare clic su Y.
- Aggiungi effetti modello: seleziona le variabili e fai clic su Aggiungi (in Costruisci effetti modello ). Per specificare un termine di interazione, seleziona più colonne, quindi fai clic su Croce .
- Specificare effetti casuali: selezionare un effetto modello, quindi selezionare Casuale dal triangolo rosso accanto ad Attributo . Qui, "persona" è specificato come effetto casuale, quindi anche l'interazione "persona*macchina" è un effetto casuale.
- Accettare le impostazioni predefinite (il metodo REML con componenti di varianza illimitata selezionato) e fare clic su Esegui . Per impostazione predefinita, JMP visualizzerà la tabella Riepilogo dell'adattamento , le stime dei componenti di varianza REML e altro ancora. Ulteriori opzioni sono disponibili sotto il triangolo rosso in alto .
Machine.jmp (Help > Sample Data Folder)Machine.jmp (Aiuto > Cartella dati di esempio)
Interpretazione:
1. Stime delle componenti della varianza: la varianza totale stimata è 37,56, che può essere scomposta in tre fonti: persona (22,46, ovvero 59,8%), persona*macchina (14,23, ovvero 37,9%) e residuo (0,87, ovvero 2,3%).
2. Test a effetto fisso: il valore p per l'effetto fisso (macchina) è 0,0003. Vengono utilizzati i test F di Kenward-Roger.
Suggerimenti:
- REML (massima verosimiglianza ristretta) è il metodo di stima preferito rispetto all'EMS (metodo dei momenti). Le stime REML sono opportunamente ridotte e gli errori standard sono opportunamente scalati.
- Componenti di varianza illimitata è il metodo predefinito per la stima delle componenti di varianza. Deselezionando questa casella, le stime della varianza saranno limitate a valori non negativi.
- JMP presuppone una matrice di correlazione semplice con simmetria composta (ovvero, la correlazione è costante).
Per saperne di più, visita Adattamento di modelli lineari > Modelli misti e modelli misti lineari generalizzati nella Guida di JMP .
