使用 p-vaue 創建均值表希望通過均值分析的比較創建一個數據輸出表，該表顯示樣本中每個屬性的平均值以及 p 值，以顯示平均值是否顯著不同。 我怎樣才能在 JMP 中做到這一點？ 我可以使用 tabulate 生成表格，但似乎無法添加在單向方差分析期間生成的 p 值
回复：使用 p-vaue 創建均值表您正在尋找的過程稱為“變量聚類”。 這聚類變量命令在分析為此，菜單將啟動 JMP 平台。
請參見幫助>圖書>多元方法>第 11 章：集群變量了解更多信息。
回复：使用 p-vaue 創建均值表您可以使用創建相關矩陣
分析==>多變量方法==>多變量
或使用主成分分析
分析==：多元方法==>主要成分
回复：使用 p-vaue 創建均值表謝謝，FDR logworth 似乎很有用。
實際上，我的數據集大約有 6000 列，所有列的 p 值均 < 0.01，並且許多列具有顯著的 FDR 對數值。 但是，某些列與 R 方 > 0.95 的其他列相關（類似的測試結果）。 因此，目前我正在對所有列與所有列進行響應篩選，對與 R 方 > 0.95 相關的列進行分組，然後每組僅保留 1 個相關列。 儘管列數大幅減少，但運行腳本確實需要幾個小時（約 1000 行）。
如果有一種更快的方法將相關列分組在一起，然後每組保留 1 列，那就太好了。 如果有更好的方法，請分享。回复：使用 p-vaue 創建均值表以下是取自腳本索引的示例，說明如何執行此操作
幫助==>腳本索引==>響應篩選==>獲取PValues
Names Default To Here( 1 );
Open( "$Sample_Data/Probe.jmp" );
obj =
Response Screening(
X( :Process ),
Y( Eval( 8 :: 394 ) ),
Save Outlier Indicator
);
dtOut = obj << Get PValues ;
show( dtOut );<BR />dtOut << Select Where( :RSquare > .95 );
我對其進行了輕微修改，將指針添加到“PValues”數據表，然後您可以使用它來選擇 R 方值。 我確實建議您檢查 FDR Logworth 值。 當進行如此多的測試時，FDR Logworth 將幫助您確定哪些測試是真實的，哪些是由於 alpha 滑動造成的。
回复：使用 p-vaue 創建均值表感謝您的建議。 有沒有辦法從 jmp 腳本訪問響應篩選的輸出表？
我想遍歷該表並選取 Rquared > 0.95 的所有行號。
這個輸出表似乎不是當前的數據表。
回复：使用 p-vaue 創建均值表你可以播送報告中的“比較平均值”命令，然後使用製作組合數據表從所有單獨的報告表中生成一個數據表。
從通過 X 擬合 Y 開始，使用樣本作為 X 和長寬高作為 Y。
然後，在報告中，按住 Ctrl 鍵 (Windows) 或 Command 鍵 (Mac) 並選擇比較平均值 -> 所有對，Tukey HSD。
然後在包含 p 值的報告表中，右鍵單擊並選擇製作組合數據表。
這將為您提供一張包含所有 p 值的數據表。
回复：使用 p-vaue 創建均值表我可以通過這種方式生成表格，但如果我有多個單向分析，如何為每個分析獲取一個表格。
示例：我有樣品 1（對照）、樣品 2 和样品 3。 我記錄了長度、寬度和高度的尺寸數據。
我正在比較樣品 1（對照）在每個長度、寬度和高度上是否與樣品 2 和 3 顯著不同。
因此，當我創建一種方法時，它僅適用於樣本 1、2 和 3 的長度。 如何創建一個包含長度、寬度和高度 p 值的表格。 我是否需要轉到每個維度的紅色三角形，比較平均值然後創建表格？ 這看起來效率很低。 我可以使用 tabulate 函數創建均值表，然後在數據表中添加公式來創建 p 值嗎？
回复：使用 p-vaue 創建均值表也許我過於敏感，但由於這對我來說聽起來有點像 p-hacking，我認為發布美國統計協會關於正確使用 p 值的立場文件可能會有所幫助。
回复：使用 p-vaue 創建均值表使用單程平台。 首先選擇分析>通過 X 擬合 Y 。 我假設您使用連續建模類型將數值變量存儲在數據列中是角色。 我還假設您在使用名義建模類型的數據列中有一個分類變量。 將該列放入X角色。
單擊旁邊的紅色三角形單程並選擇比較平均值>圖基-克萊默。 您可以通過多種不同的方式找到答案。 最後一份報告顯示了您想要的內容。 請記住，您可以右鍵單擊最後一份報告並選擇製作成數據表如果您需要做其他有結果的事情。
回复：使用 p-vaue 創建均值表如果你去
分析==>篩選==>反應篩選
您可以輸入所有 Y 變量和 X 變量，它將生成包含您的結果的數據表，包括 p 值
