不同斜率模型的杠杆率图：药物效应显著性探索

在《JMP统计和图形指南》第六版中，章节讨论了不同斜率的模型在杠杆率图中的应用，特别是在生物统计学或实验设计中的数据分析场景。图11.15展示了通过方差分析表进行的比较，其中药物和药物*x效应在效应检验报表中并未显示出显著性。最小二乘均值表提供了基础数据，但调整斜率可以微调这些值并增加其标准误差。 图11.16的核心内容是杠杆率图，这是一个统计工具，用于衡量每个观察值对模型参数估计的影响力。在这个图表中，药物a、d和f被标记为不同的形状（正方形、三角形和菱形），代表它们在模型中的作用。主效应（药物本身的效应）在图中不显得那么显著，这可能是因为引入了独立斜率协变量，这些协变量吸收了一部分主效应的效应。 值得注意的是，点5和25被高亮度显示，因为它们对独立斜率的影响较大，这意味着在这两个特定点上，模型对斜率的变化更为敏感。杠杆率图可以帮助分析人员识别潜在的异常值或者需要更多关注的数据点，因为在这样的点上，模型的预测可能会受到极大影响。 该部分引用了Marcel Proust的引述，强调真正的科学发现并非只在于寻找新的数据，而是通过新颖的视角解读已知数据。JMP作为SAS的一个业务单元，提供了一个强大且直观的工具，帮助用户处理大数据集，进行数据挖掘和深入分析。它支持多种建模类型，包括连续、记名、保序响应模型和因子模型，每种模型都有其特定的假设和适用场景。 在使用JMP进行分析时，用户需要理解模型的基本概念，如不确定性的一体化处理，以及如何进行有效性和多元推断。同时，了解如何选择合适的分析方法和角色分配（如响应变量和自变量）也是关键。此外，章节还提到了版权信息和使用限制，包括美国政府在使用SAS软件时所受的法律约束。 这部分内容深入探讨了如何通过JMP来构建和评估不同斜率模型的杠杆率图，这对于理解和优化数据分析过程，尤其是在复杂模型中控制误差和解释结果具有重要意义。