これは、設計から実行、分析、および視覚化まで、オフィスの温度に関する観察研究をどのように実施したかを示すシリーズの4番目の投稿です。見るパート1 、パートII そしてパートIII 。
このシリーズのこれまでの記事では、オフィスの気温に影響を与える要因についての観察研究の設計と実行について説明しました。第III部では、Graph Builderの新機能のいくつかについて説明しました。そして、オフィスの気温を判断する上で重要な要素がいくつかあることを確認しました。今日、我々はモデルによって重要と考えられた要因のいくつかを調べます。
私がこの研究に取り入れた質問の1つは、体温計は十分に似ているだろうかということでした。パートIIIで見たモデルは温度計重要な要因でした。体温計はどう違うのですか？以下のグラフでは、JMPのVariabilityプラットフォームを使用して、の可視化を作成しました。温度計によって華氏 。これは、すべてのデータポイントを示し、温度計によって分類された簡単な図表です。T5が他のものより高く測定しているようです。標準偏差も示されており、T5は明らかに最も高い変動性を持っています。
次の異質性分散テスト、の新機能 JMP 9 また、明らかにT5に何か問題があることを示しています。他の体温計と比較して、標準偏差は本来の値よりも大きくなります。
T5で何が起こっているのか知りたいのですが。それは本当に高いですか？T5の範囲は広すぎますか？部分的な回答として、Fit Modelプラットフォームで利用可能な最小二乗平均を計算します。ここでも、T5が高くなっているように見えます。また、Studentのtを使用して平均値を比較し、Connecting Lettersレポートを観察することもできます。これは、T5が他のすべての温度計よりもかなり高い測定値であることを裏付けています。
T4も他の体温計より低く測定しています。残りの温度計（グループB内）は、それほど大きな違いはありません。これは何を意味するのでしょうか？この実験を繰り返すとすれば、おそらく体温計でさらにテストを実行し、同様に測定されたものだけを使用します。
私たちのオフィス温度モデルでは、ボランティア重要なもう一つの要因でした。体温計やボランティアのようなものは同質であることを好むでしょうが、実生活ではそうではないことがよくあります。繰り返しになりますが、LS Means Plotでそれぞれの測定値を比較します。ボランティア 。下のグラフでは、Volunteer CとVolunteer V - Cの測定値が他の誰よりもはるかに高いのに対し、Vの測定値ははるかに低い2つの明らかな異常が見られます。これは、おそらくボランティアCが体温計センサーに注意を払っていなかったか、またはボランティアVが直接通気孔の下に立っていたことを示している可能性があります。グラフは、これら2人のボランティアによって行われた測定について何かが異なることを示しています。
次の投稿では、その要因について見ていきます。スペースの種類そしてそれがオフィスの気温に与える影響を探ります。また、私のオフィスを詳しく調べて、それが本当に一番寒いオフィスかどうかを判断します。
データを分析する他の方法は何ですか？
