Subcomando EMMEANS (comando GENLIN)

El subcomando EMMEANS muestra las medias marginales estimadas de la variable dependiente para todas las combinaciones de nivel de un conjunto de factores. Tenga en cuenta que estos son los medios previstos, no observados. Las medias marginales estimadas se pueden calcular basándose en la escala original de la variable dependiente o en la transformación de la función de enlace.

  • Se permiten varios submandatos EMMEANS . Cada uno se trata de forma independiente.
  • El subcomando EMMEANS puede especificarse sin palabras clave adicionales. La salida de un subcomando EMMEANS vacío es la media marginal estimada global de la respuesta, que se contrae sobre cualquier factor y mantiene las covariables en sus medias globales.
  • Las medias marginales estimadas no están disponibles si se utiliza la distribución multinomial. Si se especifica DISTRIBUTION = MULTINOMIAL en el submandato MODEL y el submandato EMMEANS , se ignora EMMEANS y se emite un aviso.

Palabra clave TABLES

La palabra clave TABLES especifica las celdas para las que se muestran las medias marginales estimadas.

  • Las opciones válidas son factores que aparecen en la lista de factores del mandato GENLIN y factores cruzados construidos a partir de factores de la lista de factores. Los factores cruzados se pueden especificar utilizando un asterisco (*) o la palabra clave BY. Todos los factores de una especificación de factor cruzado deben ser exclusivos.
  • Si se especifica la palabra clave TABLES , el procedimiento GENLIN se contrae sobre cualquier factor de la lista de factores de mandato GENLIN pero no sobre la palabra clave TABLES antes de calcular las medias marginales estimadas para la variable dependiente.
  • Si no se especifica la palabra clave TABLES , se calcula la media marginal estimada global de la variable dependiente, que se contrae sobre cualquier factor.

Palabra clave CONTROL

La palabra clave CONTROL especifica los valores de covariable que se deben utilizar al calcular las medias marginales estimadas.

  • Especifique una o más covariables que aparecen en la lista de covariables del comando GENLIN , cada una de las cuales debe ir seguida de un valor numérico o de la palabra clave MEAN entre paréntesis.
  • Si se proporciona un valor numérico para una covariable, las medias marginales estimadas se calcularán manteniendo la covariable en el valor proporcionado. Si se utiliza la palabra clave MEAN , las medias marginales estimadas se calcularán manteniendo la covariable en su media global. Si no se especifica una covariable en la opción CONTROL , su media global se utilizará en los cálculos de medias marginales estimadas.
  • Cualquier covariable sólo puede aparecer una vez en la palabra clave CONTROL .

La palabra clave SCALE especifica si se calculan las medias marginales estimadas basándose en la escala original de la variable dependiente o basándose en la transformación de la función de enlace.

ORIGINAL. Las medias marginales estimadas se basan en la escala original de la variable dependiente. Las medias marginales estimadas se calculan para la respuesta. Este es el default.Note que cuando se especifica la variable dependiente utilizando la opción de eventos/ensayos, ORIGINAL proporciona las medias marginales estimadas para la proporción de eventos/ensayos en lugar del número de eventos.

TRANSFORMADO. Las medias marginales estimadas se basan en la transformación de la función de enlace. Las medias marginales estimadas se calculan para el predictor lineal.

Ejemplo

La sintaxis siguiente especifica un modelo de regresión logística con la variable dependiente binaria Y y el predictor categórico A. Se solicitan medias marginales estimadas para cada nivel de A. Puesto que se utiliza SCALE = ORIGINAL , las medias marginales estimadas se basan en la respuesta original. Por lo tanto, las medias marginales estimadas son números reales entre 0 y 1. Si se hubiera utilizado SCALE = TRANSFORMED en su lugar, las medias marginales estimadas se basarían en la respuesta logit-transformada y serían números reales entre el infinito negativo y el positivo.

GENLIN y BY a
  /MODEL a
    DISTRIBUTION=BINOMIAL
    LINK=LOGIT
  /EMMEANS TABLES=a SCALE=ORIGINAL.

Palabra clave COMPARE

La palabra clave COMPARE especifica un factor o un conjunto de factores cruzados, cuyos niveles o combinaciones de niveles se comparan utilizando el tipo de contraste especificado en la palabra clave CONTRAST .

  • Las opciones válidas son factores que aparecen en la palabra clave TABLES . Los factores cruzados se pueden especificar utilizando un asterisco (*) o la palabra clave BY. Todos los factores de una especificación de factor cruzado deben ser exclusivos.
  • La palabra clave COMPARE sólo es válida si también se especifica la palabra clave TABLES .
  • Si se especifica un único factor, los niveles del factor se comparan para cada combinación de niveles de cualquier otro factor en la palabra clave TABLES .
  • Si se especifica un conjunto de factores cruzados, se comparan las combinaciones de nivel de los factores cruzados para cada combinación de nivel de cualquier otro factor en la palabra clave TABLES . Los factores cruzados sólo se pueden especificar si se especifica PAIRWISE en la palabra clave CONTRAST .
  • De forma predeterminada, el procedimiento GENLIN ordena los niveles de los factores en orden ascendente y define el nivel más alto como el último nivel. (Si el factor es una variable de cadena, el valor del nivel más alto depende del entorno local.) Sin embargo, el orden de clasificación se puede modificar utilizando la palabra clave ORDER a continuación de la lista de factores en el mandato GENLIN .
  • Sólo se permite una palabra clave COMPARE en un subcomando EMMEANS determinado.

Palabra clave CONTRASTE

La palabra clave CONTRAST especifica el tipo de contraste que se debe utilizar para los niveles del factor, o combinaciones de niveles de los factores cruzados, en la palabra clave COMPARE . La palabra clave CONTRAST crea una matriz L (es decir, una matriz de coeficiente) de forma que las columnas correspondientes a los factores coincidan con el contraste proporcionado. Las otras columnas se ajustan para que la matriz L sea estimable.

  • La palabra clave CONTRAST sólo es válida si también se especifica la palabra clave COMPARE .
  • Si se especifica un único factor en la palabra clave COMPARE , se puede especificar cualquier tipo de contraste en la palabra clave CONTRAST .
  • Si se especifica un conjunto de factores cruzados en la palabra clave COMPARE , sólo se puede especificar la palabra clave PAIRWISE en la palabra clave CONTRAST .
  • Sólo se permite una palabra clave CONTRAST en un subcomando EMMEANS determinado.
  • Si la palabra clave COMPARE se especifica sin CONTRAST, se realizan comparaciones por parejas para los factores en COMPARE.
  • Los contrastes DIFFERENCE, HELMERT, REPEATEDy SIMPLE se definen con respecto a un primer o último nivel. El primer o último nivel viene determinado por la especificación ORDER que sigue a los factores de la línea de mandatos de GENLIN . De forma predeterminada, ORDER = ASCENDING y el último nivel corresponde al último nivel.

Están disponibles los siguientes tipos de contraste.

Por parejas. Las comparaciones por parejas se calculan para todas las combinaciones de niveles de los factores especificados o implícitos. Este es el tipo de contraste predeterminado.

Por ejemplo:

GENLIN y BY a b c
  …
  /EMMEANS TABLES=a*b*c COMPARE a*b CONTRAST=PAIRWISE.

El contraste especificado realiza comparaciones por parejas de todas las combinaciones de niveles de los factores A y B, para cada nivel del factor C.

Los contrastes por parejas no son ortogonales.

DESVIACIÓN (valor). Cada nivel del factor se compara con la media global. Los contrastes de desviación no son ortogonales.

DIFERENCIA. Cada nivel del factor excepto el primero se compara con la media de los niveles anteriores. En un diseño equilibrado, los contrastes de diferencia son ortogonales.

AYUDA. Cada nivel del factor excepto el último se compara con la media de los niveles subsiguientes. En un diseño equilibrado, los contrastes de Helmert son ortogonales.

POLINOMIAL (lista de números). Contrastes polinómicos. El primer grado de libertad contiene el efecto lineal a través de los niveles del factor, el segundo contiene el efecto cuadrático, y así sucesivamente. De forma predeterminada, se presupone que los niveles están igualmente espaciados; la métrica predeterminada es (1 2... k), donde k niveles están implicados involved.The POLYNOMIAL puede ir seguida opcionalmente de paréntesis que contengan una lista de números. Los números de la lista deben estar separados por espacios o comas. Se puede especificar un espaciado desigual especificando una métrica que conste de un número para cada nivel del factor. Sólo las diferencias relativas entre los términos de la materia métrica. Así, por ejemplo, (1 2 4) es la misma métrica que (2 3 5) o (20 30 50) porque, en cada instancia, la diferencia entre el segundo y el tercer número es el doble de la diferencia entre el primero y el segundo. Todos los números de la métrica deben ser exclusivos; por lo tanto, (1 1 2) no es válido.

Una métrica especificada por el usuario debe proporcionar al menos tantos números como niveles del factor comparado. Si se especifican muy pocos números, se emite un aviso y no se realizan pruebas de hipótesis. Si se especifican demasiados números, se emite un aviso pero se siguen realizando pruebas de hipótesis. En este último caso, el contraste se crea basándose en los números especificados que empiezan por el primero y utilizan tantos números como hay niveles del factor comparado. En cualquier caso, se recomienda imprimir la matriz L (/PRINT LMATRIX) para confirmar que se está construyendo el contraste adecuado.

Por ejemplo:

GENLIN y BY a
  …
  /EMMEANS TABLES=a CONTRAST=POLYNOMIAL(1 2 4).

Supongamos que el factor A tiene tres niveles. El contraste especificado indica que los tres niveles de A están realmente en la proporción 1:2:4.

De forma alternativa, suponga que el factor A tiene dos niveles. En este caso, el contraste especificado indica que los dos niveles de A están en la proporción 1:2.

En un diseño equilibrado, los contrastes polinómicos son ortogonales.

REPETIDO. Cada nivel del factor excepto el último se compara con el siguiente nivel. Los contrastes repetidos no son ortogonales.

SIMPLE (valor). Cada nivel del factor excepto el último se compara con el último nivel. La palabra clave SIMPLE puede ir seguida opcionalmente de paréntesis que contengan un valor. Coloque el valor dentro de un par de comillas si está formateado (por ejemplo, fecha o moneda) o si el factor es de tipo serie. Si se especifica un valor, se utiliza el nivel de factor con ese valor como categoría de referencia omitida. Si el valor especificado no existe en los datos, se emite un aviso y se utiliza el último nivel.

Por ejemplo:

GENLIN y BY a
  …
  /EMMEANS TABLES=a CONTRAST=SIMPLE(1).

El contraste especificado compara todos los niveles del factor A (excepto el nivel 1) con el nivel 1.

Los contrastes simples no son ortogonales.

Palabra clave PADJUST

La palabra clave PADJUST indica el método para ajustar el nivel de significación.

LSD. Diferencia menos significativa. Este método no controla la probabilidad global de rechazar las hipótesis de que algunos contrastes lineales son diferentes de los valores de hipótesis nulos. Este es el valor predeterminado.

BONFERRONI. Bonferroni. Este método ajusta el nivel de significación observado por el hecho de que se están probando múltiples contrastes.

SEQBONFERRONI. Bonferroni secuencial. Se trata de un procedimiento de rechazo de Bonferroni secuencialmente descendente que es mucho menos conservador en términos de rechazo de hipótesis individuales, pero mantiene el mismo nivel de significación global.

SIDAK. Sidak. Este método proporciona límites más estrechos que el enfoque Bonferroni.

SEQSIDAK. Sidak secuencial. Se trata de un procedimiento de Sidak de rechazo secuencial que es mucho menos conservador en términos de rechazo de hipótesis individuales, pero mantiene el mismo nivel de significación global.