원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법JMP 사용자 여러분, 안녕하세요.
저는 JMP 초보자이며 JMP의 원시 데이터에서 ANOVA로 반복 측정 분석을 실행해야 합니다. 예를 들어, 다음 데이터가 주어집니다.
주제 테스트1 테스트2 테스트3 테스트4
1 8 5 7 9
2 3 2 5 6
3 1 0 4 3
4 5 2 6 6
5 2 3 8 5
6 9 10 8 10
7 10 7 9 10
8 2 4 7 2
9 10 3 4 6
10 0 1 3 5
각 과목이 서로 다른 시점에 해당 테스트에 제출된 경우 어떻게 분석할 수 있습니까?
가능하다면 JMP에서 가져오는 단계를 알려주세요!
미리 감사드립니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법다변량 분석의 경우 모든 변수 모델 효과 섹션에서 개체 간 변수로 취급됩니다. 혼합 모델 접근 방식의 경우 대상 간 변수가 모델 효과 섹션에 지정된 다음 대상이 대상 간 변수 내부에 중첩된 것으로 표시됩니다(JMP에 대상 변수의 특정 수준, 즉 개체 간 변수의 특정 수준에서만 측정됨).
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법엄청난, @줄리안 ! Subject 변수가 괄호 안에만 있으면 주제 간 변수로 간주되었을 것이라고 생각했습니다! 그래서, 그것은 주제 사이를 갖는 또 다른 방법입니다(그 대화에서 혼자입니다)! 감사합니다!
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕 @Reinaldo ,
귀하의 추신:
" 추신: Construct Model Effects 대화 상자에서 주제를 추가하면 Mauchly의 구형도 테스트가 값과 F-통계를 변경합니다. 그 대화에서 주제를 주제 내 변수로 생각하지 않은 이유는 무엇입니까?"
반복 측정에 대한 다변량 접근 방식에는 분할/와이드 데이터 세트의 여러 열에 있는 관측치인 반복 관측치에서 대비를 형성하는 것이 포함됩니다. "주제" 분산은 열 전체에서 주제 내에서 이러한 대비를 형성하여 암시적으로 처리되므로 주제 분산을 더 이상 모델링할 필요가 없습니다. 다변량 분석을 실행할 때 모델 효과 섹션에 주제를 추가하면 기본적으로 jmp에게 주제가 있는 만큼의 수준을 가진 개체 간 변수가 있고 각 수준을 한 번만 측정했음을 알리는 것입니다. 그래서, 당신이하고 싶은 것이 아닙니다. 기억해야 할 기본 규칙은 테이블의 수준당 하나의 측정 행만 있는 변수가 있는 경우(예: 분할/와이드 테이블의 주제) 모델 효과에 사용해서는 안 된다는 것입니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕 레이,
추가 기능은 JMP 10에서 문제 없이 실행됩니다. 또한 Add-in이 수행하는 모든 작업은 Fit Model 대화 상자를 사용하여 가능합니다. 복잡한 모델에 대한 모든 모델 효과 및 임의 대상 효과와의 상호 작용을 지정하는 데 더 많은 작업이 필요합니다. 추가 기능 페이지의 세부 정보 섹션에서 추가 기능이 모델 효과를 생성하는 방법을 설명합니다. 추가 기능이 없는 경우 복잡한 모델에 대해 모델 적합 대화 상자에서 해당 단계를 따를 수 있습니다. . 또한 추가 기능에 의해 생성된 모델은 적절할 수 있는 가능한 많은 혼합 모델 중 하나일 뿐이라는 점에 주목할 가치가 있습니다(혼합 모델은 매우 유연함). 내가 구현하기 위해 선택한 무작위 효과 구조는 요인 설계(결측 데이터가 없다고 가정)에 대한 기존의 일변량 반복 측정과 일치하는 구조입니다. 대부분의 경우와 마찬가지로 JMP는 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 반복 측정 데이터를 자주 모델링하는 경우 혼합 모델에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.
@줄리안
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕 @줄리안 교훈적인 설명 및 파일에 대해 대단히 감사합니다! 훌륭한!
처음에는 Mauchly's Test of Sphericity를 실행하기 위해 Construct Model Effects에 Subject를 추가해야 한다고 생각했는데, 추가하다 보니 구형도 테스트와 다른 결과가 나왔습니다. 따라서 이 경우 구형도 테스트에 대한 분석의 일부로 주제를 고려하지 않고 테스트 변수만 고려했습니다.
또한 누적 데이터를 사용할 때는 종속 변수가 하나뿐이므로 MANOVA 대신 Standard Least Squares를 사용해야 합니다. 그러나 분할 데이터(각 출력 변수에 대해 하나의 열)가 있는 경우 MANOVA를 사용해야 하며 결과는 이전과 동일합니다.
JMP에서 반복 측정 설계 분석 동영상을 봤는데 정말 훌륭합니다! 데이터를 표로 만드는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 다변량 검정(GG 검정, HF 검정, Pillai의 추적, Wilks의 람다, Hotelling의 추적 및 Roy의 최대 근).
요인 반복 측정 설계와 관련하여 JMP v.10에서 작동합니까? 또한 해당 추가 기능 없이 해당 분석을 수행할 수 있습니까?
감사합니다!
추신: Construct Model Effects 대화 상자에서 주제를 추가하면 Mauchly의 구형도 테스트가 값과 F-통계를 변경합니다. 해당 대화 상자에서 주제를 주제 내 변수로 간주하지 않은 이유는 무엇입니까?
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕 @Reinaldo ,
다른 사람들이 지적했듯이 MANOVA(단변량 조정 및 조정되지 않은 반복 측정을 찾을 수 있는 곳이기도 함) 또는 선형 혼합 효과 모델과 같은 몇 가지 다른 방법으로 이러한 데이터를 분석할 수 있는 옵션이 있습니다. 생산하기 위해 Mauchly's Test of Sphericity, Analyze > Fit Model에서 MANOVA 성격을 사용해야 합니다. 이를 위해 아시다시피 넓은/분할 형식(스크립트가 첨부된 데이터 세트)의 데이터를 사용하게 됩니다. Fit Model의 설정은 다음과 같습니다.
그런 다음 MANOVA 보고서에서 응답 사양을 구성할 수 있습니다. "응답 선택"을 클릭하고 "반복 측정"을 선택하고 일변량 테스트 확인란도 선택합니다. 원하는 대로 주제 내 요소의 제목을 지정하십시오.
보고서 하단에는 대상 내 효과에 대한 테스트와 Mauchly의 구형도 테스트가 표시됩니다. 원하는 경우 여기에서 다른 대비를 지정할 수도 있지만 혼합 모델 접근 방식을 사용할 때 인터페이스를 더 즐길 수 있습니다.
혼합 모델을 사용하여 이러한 데이터를 맞추려면 먼저 데이터를 쌓으십시오(데이터 세트 첨부). 다음으로 Analyze > Fit Model을 시작하고 응답을 Y로 지정합니다. 다음으로 주제 열과 레이블(또는 쌓을 때 요인이라고 부르는 모든 것)을 모델 효과로 배치합니다. 모델 효과에서 주제를 선택한 다음 속성 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 무작위를 선택하십시오. 주제 해야 하다 그렇지 않으면 잘못된 분석이 반환됩니다. 이 경우 Nest를 사용할 필요가 없습니다. 주제는 주제 간 변수 내부에만 중첩되며 이 예에서는 아무 것도 없습니다.
실행을 클릭하면 MANOVA 특성에서 찾은 단변량 조정되지 않은 분석 출력에 대한 동등한 분석(누락된 데이터가 없기 때문에)을 얻을 수 있습니다.
그러나 이 모델링 특성을 사용하는 한 가지 이점은 요인(이 경우 레이블) 옆에 있는 빨간색 삼각형에 모든 쌍별 비교, Tukey-HSD, 사용자 지정 단일 및 다중 자유도 대조 수행과 같은 추가 유용한 옵션이 있다는 것입니다. 간단한 제어판을 사용합니다.
보다 복잡한 반복 측정 모델을 맞추려면 다음을 확인하십시오. 전체 계승 반복 측정 추가 기능 , 이와 같은 단방향 반복 측정에도 작동하지만 보시다시피 설정하기가 그리 어렵지 않습니다.
이게 도움이 되길 바란다!
@줄리안
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕하세요 여러분,
위의 해결 방법을 따랐지만 안타깝게도 작동하지 않는 이유를 모르겠습니다.
다음과 같은 단방향 반복 측정 ANOVA에서 몇 가지 문제를 분석하고 싶습니다.
- Mauchly의 구형도 테스트,
- 개체 내 효과 테스트,
- 다변량 검정(Pillai의 추적, Wilks의 람다, Hotelling의 추적 및 Roy의 최대근),
- 대조(예를 들어, 레벨 1(Test1) 대 레벨 2(Test2), 레벨 2(Test2) 대 레벨 3(Test3) 및 레벨 3(Test3) 대 레벨 4(Test4)) 및
- 쌍별 비교.
Table => Stack을 사용했을 때 모든 Test 열을 하나로 결합한 다음 "다중 응답 모델 응답 사양 맞추기" 장에 설명된 절차를 실행할 수 없었습니다. 단변량 및 구형도 테스트(Dogs.jmp ), MANOVA 실행을 나타냅니다. 확실히, 그 예(즉, Dogs.jmp)에서 하나 이상의 독립 변수(즉, 약물 및 dep1)를 찾는 반면, 단 하나(즉, 주제)만 있습니다. 앞서 언급한 원시 데이터에서 .
또한 선형 모델 피팅에 대한 페이지를 읽은 후 Construct Model Effects 대화 상자에서 괄호의 의미에 대해 조금 이해할 수 있었기 때문에 Subject[Test]를 사용할 때 테스트 예측 변수가 개체 간 변수임을 의미합니다. 그렇지? 모든 피험자가 해당 테스트에 참여하기 때문에 테스트는 피험자 내 변수여야 한다고 생각합니다. 나 맞아?
그렇다면 Nested 효과(즉, Subject[Test]), 하지만 Subject*Test와 같은 작업을 수행하지 않습니까?
미리 감사드립니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법예, 대괄호는 중첩 효과를 나타냅니다.
이 페이지 ~로부터 JMP 온라인 설명서 에 대한 효과 구성에 대한 정보가 있습니다. 선형 모델 피팅 .
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법고마워, 짐과 마크!
따라서 데이터를 분석하기 전에 테이블 -> 스택을 사용하여 데이터를 삽입해야 합니다. 처음에는 .sav에서 원시 데이터를 가져왔고 JMP는 위에서 말씀드린 것처럼 자연스럽게 해당 열을 생성했습니다.
그런데 [ ] 괄호 안에 변수를 사용하면 변수가 내주체(ex. Test)라는 뜻인가요? 해당 대화 상자에서 해당 변수를 관리하는 방법에 대한 자세한 정보는 어디에서 찾을 수 있습니까?
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법Test1 ~ Test4 데이터 열을 쌓습니다(표 > 쌓기). 이제 참고의 지침을 따르십시오. 누적 데이터는 Y 역할에 있고 레이블 열은 효과 역할에 있으며 주제는 무작위 효과입니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법사용
테이블==>스택
모든 테스트 열을 단일 열에 넣은 다음 실행
분석==>모델 적합
다음과 같은 대화 상자를 설정합니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법고마워, 제프!
위에서 언급했듯이 이 예제는 "모델링 및 다변량 방법" 문서의 "반복 측정이 있는 다변량 모델" 섹션에 설명되어 있는 것 같습니다. 그러나 단방향 반복 측정 ANOVA의 경우이기 때문에 주어진 원시 데이터와 일치하지 않습니다. 어떻게 분석해야 할지 감이 오시나요?
감사합니다!
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법위의 링크를 수정했습니다.Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕 토마스
내 게시물에 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 클릭했는데 페이지를 찾을 수 없는 것 같습니다! 
저는 JMP에 대한 기본 지식과 위의 원시 데이터에서 반복 측정을 분석하는 방법을 알고 있습니다. "Modeling and Multivariate Methods"라는 사용자 매뉴얼(JMP v.10 ebook)의 "섹션"을 살펴보았습니다.
Multivariate Model with Repeated Measures"에서 샘플 데이터(예시)의 지식을 원시 데이터로 전달하는 데 어려움을 느꼈습니다! 또한 원시 데이터는 다변량 사례가 아니라 단방향 반복 측정 ANOVA입니다.
최상의,
레이날도.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법도마,
귀하의 웹페이지 링크로 인해 페이지가 손실됩니다.
Re: 원시 데이터에서 반복 측정을 실행하는 방법안녕하세요 레이날도
이 기사를 알고 계십니까? http://www.jmp.com/support/notes/30/584.html ?
친절한 안부, 토마스
