Leichter Unterschied in den p-Werten unter der „Kombinations“-Regel (vor vs. nach der Eingabe)Hallo,
Bei der Verwendung der schrittweisen Regression und der kombinierten Regel sind mir kleine, aber konsistente Unterschiede in den p-Werten aufgefallen.
In meinem Beispiel (siehe Screenshot unten) sehen die Materialien (B–C) wie folgt aus:
Vor der Eingabe des Modells: Prob > F = 0,75127
Nach Eingabe des Modells: Prob > F = 0,75103
Das F-Verhältnis und die Freiheitsgrade sind genau gleich (F ≈ 0,104, df1 = 1, df2 = 16), daher frage ich mich, warum die p-Werte unterschiedlich sind.
Ich vermute, dass JMP eine „vorübergehende vollständige Anpassung“ oder inkrementelle Projektion durchführt, wenn es die Kandidateneffekte berechnet, bevor sie in das Modell eintreten, was zu kleinen numerischen Unterschieden gegenüber der endgültigen vollständigen Modellanpassung führen kann.
Kann jemand bestätigen, ob dies tatsächlich die Art und Weise ist, wie JMP die Kandidaten-p-Werte in der Kombinationsregel berechnet, und ob der geringfügige Unterschied (1e-4-Ordnung) auf die interne Genauigkeit oder Rundung zurückzuführen ist?
Danke!
JMP Professional 17.1.0
Grundlegende Datenanalyse und -modellierungBetreff: Leichter Unterschied in den p-Werten unter der „Kombinations“-Regel (vor vs. nach der Eingabe)Sie können versuchen, die Spaltenformatierung für die F-Ratio zu ändern, indem Sie mit der rechten Maustaste darauf klicken, um zu überprüfen, ob es einen Unterschied gibt
Betreff: Leichter Unterschied in den p-Werten unter der „Kombinations“-Regel (vor vs. nach der Eingabe)Vielen Dank für Ihre Erklärung!
Nach sorgfältiger Prüfung, wie Sie vorgeschlagen haben, stellte ich fest, dass der kleine Unterschied in den p-Werten tatsächlich auf einen geringfügigen Unterschied im F-Verhältnis zwischen den beiden Situationen zurückzuführen ist.
Können Sie mir bitte helfen zu verstehen, warum das F-Verhältnis selbst in diesen beiden Fällen nicht genau gleich ist ?
