円比較グラフから結論を導く方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />やあ、
このフォーラムに投稿するのは初めてですが、XY チャート上で実行された学生の t 検定の円比較グラフに関する情報をコミュニティが提供できるのではないかと考えていました。まず最初に、私は統計の専門家ではなく、JMP を使用したのはまだ短期間であることをお断りしておきます。より多くの人にそれを使用するよう説得する過程で、その実用性とデータから導き出せる結論に疑問を抱く同僚が何人かいました。 XY チャート上で実行された学生の t 検定の円比較グラフに関する情報をコミュニティが提供できるのではないかと考えていました。
懐疑論は、2 つの列で表される 500 個のサンプルを含む表で構成されるデータ セットから生成されました。列 (A) は 0 から 1 までの数値 (つまり、0.4876) です。列 (B) は 6 つの個別の条件 (つまり、X/Y/Z または X/X/Y) から選択しました。 次に、「Y by X のプロット」を生成し、グラフ インターフェイスで列 (A) を「Y」の選択肢に関連付け、列 (B) を「X」の選択肢に関連付けて、データ ポイントがグラフ上の 6 つの列にグループ化されるようにしました。 。次に、スチューデントの t 検定を実行し、プロットの右側に比較円を表示しました。
データの提示に際し、円の意味や、グループを区別できるか、あるいは区別できないかについて、かなり広範な議論が行われました。つまり、円の大きさ、円の重なり、そしてすべての背後にある数学が疑問視されました。JMP コミュニティの誰かが、JMP がガイドブックで提供している「95% 信頼区間」を超えたこのようなグラフの解釈の背後にある何らかの意味のあるロジックを提供してくれるだろうかと私は疑問に思っていました。具体的には、そのような比較から（観察者として）どのような信頼度を得ることができるのか、また、データを解釈するために円の重なりとサイズの意味を理解するためにどの程度厳密に取り組む必要があるのか、ということです。
前もって感謝します、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法こんにちは、リックさん
とても役立つリンクです。この検定の p 値に関して私が抱いたもう 1 つの質問に答えることができる、これらの方向に沿ったさらなる情報はありますか?
https://communities.sas.com/message/163421#163421
ありがとう、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法こちらも参照複数の比較円ジョン・ソールの元の記事:平均値のグラフによる比較。 2番目のリンクの画像があまり鮮明ではなくて申し訳ありません。
Re: 円比較グラフから結論を導く方法こんにちは、ジェフ
情報ありがとうございます。私は JMP の計算方法について短期集中コースを受講していますが、円比較グラフの線に沿って「p 値」がはるかに優れた指標であることがわかりました。ただし、ここでは Excel の t 検定値が JMP で生徒の t 検定を実行して得られる p 値と異なる理由について議論しています。このトピックに関して何か提案はありますか:
https://communities.sas.com/message/163421#163421
ありがとう、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法比較円の解釈の詳細については、この JMP Web ページを参照してください。平均値を比較する
Re: 円比較グラフから結論を導く方法スチューデントの t 検定 - Wikipedia、フリー百科事典
Re: 円比較グラフから結論を導く方法へー、それはとても興味深いですね。このレポートの背後にある数学を説明できる参考文献をご存知ですか?
ありがとう、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法信頼区間だけから結論を引き出すのは困難ですが、接続文字レポートと組み合わせることで、統計的に意味のある結論を引き出すことができます。 以下に示すレポートを例に考えてみましょう。 13 歳のグループに対応する円をクリックすると、重なっている 2 つの円 (12 と 16) も赤色で強調表示され、13 歳のグループがどちらのグループとも大きな違いがないことを意味します。 接続文字レポートは、13 歳と 16 歳は B によって接続されているため、この信頼水準では有意な差がないことを示しています。 同様に、13 歳と 12 歳は C で結ばれているため、大きな違いはありません。 ただし、12 と 16 を結ぶ文字がないため、これら 2 つのグループは大きく異なると言われ、円プロットでは重複がほとんどない信頼区間として視覚化されます。
open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
一方通行（
Y( :高さ )、
X( :年齢 )、
各ペア( 1 )、
分位数( 1 )、
箱ひげ図( 1 )、
比較円( 1 )
);
Re: 円比較グラフから結論を導く方法ご返答ありがとうございました。円間の重なりをよりよく理解する方法はありますか?記述の正確さを保つために、この種のグラフ比較を統計的に正確に表現するにはどうすればよいでしょうか?
ありがとう、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法円の位置は、さまざまなグループの平均に対応します。 デフォルトでは、半径は 95% 信頼区間を示していると思います (間違っていたら誰か訂正してください)。つまり、正規分布のデータでは、真の平均値は 95% の確率で円内に収まるはずです。「信頼区間」をグーグルで検索すると、その導出の背後にある数学を理解できます。 (赤い矢印のドロップダウン メニューを使用して) アルファ値をより高い値またはより低い値に変更すると、その意味と影響をよりよく理解できます。 アルファ値が小さいほど、円の半径が大きくなります。真の平均を取得していることを 95% 以上確信したい場合は、より大きなウィンドウが必要になるためです。
Re: 円比較グラフから結論を導く方法残念ながら、現在、使用している正確なデータセットにアクセスできません。ただし、私が言及している視覚化テストのスクリーンショットを添付しました。5 つの「グループ」があり、各グループには混合された数のデータ ポイントがあります。私たちのグループは、円の相対的な位置と半径をどのように解釈するかを決定しようとしています。それらの意味と数学的導出に関する手がかりがあれば、非常に役立ちます。
ありがとう、
てい
Re: 円比較グラフから結論を導く方法分析のスクリーンショットを投稿していただけますか? 私の推測では、本質的に非定量的であり、簡単に視覚的に参照することのみを目的とした円よりも、グループ比較の P 値に注意を集中した方が良いと思います。
