Si alguien sabe sobre los valores estimados luego de ajustar el modelo y el contenido de las pruebas de efecto, le agradecería que me lo hiciera saber.
Comencé a usar JMP para usar ANVOVA para comparar los valores cuantitativos de sujetos sanos y enfermos para cada atlas utilizando un cierto índice cuantitativo.
En aquel momento, no se podía medir el valor de un atlas para un tema y se trataba como un valor faltante.
Sin embargo, al escribir la ecuación estimada tras ajustar el modelo, los valores faltantes se reflejaron como valores estimados. Me gustaría excluir los valores faltantes de la prueba al evaluar el efecto.
¿Los trata como valores faltantes mediante algún procesamiento? ¿O simplemente calcula una estimación y los trata como valores faltantes?
Si alguien lo sabe, por favor háganmelo saber.
Hola @pe1 ,
El modelo creado en la columna siempre se calculará para cada fila, independientemente de la presencia de otros valores faltantes en otras columnas. Dicho esto, siempre puede ocultar y excluir las filas donde existan esos valores faltantes. Simplemente haga clic en la celda vacía de la columna original, haga clic derecho y seleccione "Seleccionar celdas coincidentes". Luego, vaya a Filas > Ocultar y excluir.
¡Gracias!
Ben
No estoy familiarizado con el análisis médico, así que no entiendo tu pregunta. ¿Es el ANVOVA un "ANCOVA" (análisis de covarianza)? En concreto, ¿qué modelo estás utilizando y cuáles de las variables objetivo (variable de respuesta, variable Y, variable dependiente) y explicativas (variable predictora, variable X, factor) tienen valores faltantes? ¿Significa esto que estás realizando un ANCOVA con el "valor paramétrico" como variable de respuesta, incluyendo "atlas", "grupo sano/grupo enfermo" y otras covariables?
Al ajustar un modelo de regresión lineal, como un modelo de análisis de covarianza (modelo ANCOVA), mediante la función "Ajustar modelo", las filas de datos con valores faltantes en la variable de respuesta no se utilizan para calcular las estimaciones de los parámetros (coeficientes de regresión, ponderaciones y estimaciones de los parámetros). Sin embargo, incluso si la variable de respuesta tiene valores faltantes, se pueden calcular sus valores predichos.
■Al ajustar un modelo de regresión lineal, como un modelo de análisis de covarianza (modelo ANCOVA), utilizando "Ajustar modelo", el comportamiento de las filas de datos con valores faltantes en las variables explicativas variará según la opción "Tratar los valores faltantes como categorías".
Si la opción "Tratar valores faltantes como categóricos" está desactivada, cualquier fila de datos con un solo valor faltante en cualquiera de las variables explicativas se excluye del cálculo. En este caso, la fila con el valor faltante no se utiliza para calcular las estimaciones de los parámetros, y el valor predicho para la variable de respuesta también falta.
Si la opción "Tratar valores faltantes como categóricos" está activada, los valores faltantes de las variables explicativas se tratan como una sola categoría y se utilizan en el análisis. En este caso, las filas con valores faltantes se utilizan para calcular las estimaciones de los parámetros y los valores predichos de la variable de respuesta.
La opción Tratar valores faltantes como categóricos se puede activar o desactivar mediante las opciones disponibles al hacer clic en el triángulo rojo Especificación del modelo en la esquina superior izquierda del cuadro de diálogo de inicio Ajustar modelo.
