Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Hallo,
Ich habe das Parallellinienmodell LogY=Sample+Log_Dose in die Anpassungskurve eingepasst.
Der Parallelitätstest und die Modellparameter sind in Ordnung. Sie stimmen exakt mit den Werten überein, die ich in R oder PLA erhalten habe. Die relativen Potenzen weichen jedoch völlig ab. Gibt es irgendwo die technischen Details zur Berechnung? Vielen Dank!
Fortgeschrittene statistische ModellierungGrundlagen der Datenanalyse und ModellierungBetreff: Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Eine kleine Testdatentabelle, die verschiedenen verwendeten Codes und eine Übersicht der Ergebnisse erleichtern die Untersuchung.
Betreff: Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Prädiktive und spezialisierte Modellierung > Anpassungskurve > Modellanpassungsoptionen > Testparallelität enthält einige Informationen
Betreff: Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Ich habe das Beispiel aus PLA verwendet. Der RP-Wert aus R beträgt 2,170981, was dem Wert entspricht, den ich mit der PLA-Software erhalten habe. JMP liefert jedoch 5,9.
Die geschätzten Parameter sind gleich, daher denke ich, dass beide dasselbe Modell verwenden, nur ist der RP von JMP zu groß.
data <- read_excel("PLA Example_parallel line.xlsx", sheet = "Sheet1")
data$Log_Dose = log(data$Dose)
data$LogY = log(data$Y)
fit <- lm(LogY ~ Sample+Log_Dose , data = data) #Parallellinienmodell: gemeinsame Steigung
Zusammenfassung (Anpassung)
Koeffizienten <- Koeff(Anpassung)
db <- Koeffizienten["SampleT"] #
beta <- coefficients["Log_Dose"]
LogRP <- db / beta
RP <- exp(logRP)
In JMP habe ich das Modell unter „Spezialisierte Modellierung“ -> „Kurve anpassen“, „Polynome“ -> „Lineare Anpassung“ und „Parallelität testen“ angepasst.
Betreff: Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Hallo @acton ,
Der Grund für die beobachteten Unterschiede liegt darin, dass die Schätzungen im Parallellinientest in JMP nicht die Differenz zur „Basislinie“ von S berechnen, sondern jeden einzelnen Term anzeigen. Sie erhalten die gleichen Werte wie in Ihrem Screenshot (der Dummy-Codierung für die Stichprobengruppen verwendet):
- Achsenabschnitt = 5,71347 (für S)
- SampleT = 0,70423 → T-Achsenabschnitt = 5,71347 + 0,70423 = 6,4177 (entspricht der JMP-Tabelle)
- Stichproben-U = 0,51262 → Achsenabschnitt von U = 6,2261
- SampleV = 0,61602 → V-Achsenabschnitt = 6,3295
Die Standardfehler-Schätzwerte unterscheiden sich, weil JMP sie aus der Kovarianzmatrix bezieht, während Ihre Schätzungen aus dem Screenshot die Rohschätzungen zu sein scheinen.
Danke,
Ben
Betreff: Wie berechnet man die relative Wirkstärke im Parallellinienmodell?Hallo Ben,
Die von JMP ermittelten Achsenabschnitts- und Steigungswerte sind für mich in Ordnung, aber die relativen Wirkstärken scheinen nicht korrekt zu sein. Ich habe die Parallelitätsprüfung aktiviert und daraufhin die relativen Wirkstärken angezeigt bekommen. Ich bin mir nicht sicher, ob es sich um relative Wirkstärken für ein Parallellinienmodell handelt. Ich kann die JMP-Hilfedatei zu dieser Analyse nicht finden.
Danke,
Aktion
