斜面の比較：1：1の比較よりも複雑な場合こんにちは、
私はJMPが処理することができると想像するであろう問題でいくらかの助けを得ることを望んでいます、しかし、私は現在自分自身をするのに十分経験されていません...
私は回帰直線の傾きを比較し、2つの傾きを単純な1：1で比較するよりも複雑な場合には、結果として得られるp値と有意差があるかどうかをテストします。
私がこれを簡単にして問題を記述し、そして提案を理解し解釈することを容易にするために、私は問題のための典型的なデータレイアウトを含むJMPファイルを添付しました。 この問題は製薬産業からのものであり、ストレス状態（３つの別々の温度、５、２５および４０℃）の後の薬品についての分解速度の傾きの経時的な比較を含む。 スロープ比較は、2つのサイト/場所のそれぞれで生産されたバッチ間で行われます。 問題は、特定の温度（最初のケースでは5℃、次に25と40℃で別々）における特定の劣化パラメータ（ここで与えられたパラメータ1〜3のデータ）の勾配の有意差がバッチ1とバッチ2の間に存在するかどうかです。（バッチ3とバッチ4の場合も同様）。
単純な場合（つまり、バッチ1とバッチ2の場合のみ）には期待どおりの結果が得られるようですが、サイトからのバッチが1つを超える場合（ここに示す複数の製品強度）には当てはまりません。、私はしていません。 これらのケースでは、強度が異なるバッチは化学的に同等である（そしてプールされる可能性があるので、バッチ1と3、そして2と4、あるいは4つすべてのバッチ）ことができます。
バッチに対するデータ/エラーのプールの許容性についてのテストがあると確信しています。その後、より単純な1：1の場合と同様の方法でモデルを分析できますが、その道を切り開くためのアプローチはわかりません...
このような種類のより複雑な比較や監視、またはテストの前提条件を実行するための一般的な戦略（プールが許可されている場合など）についての考えやJMPの具体的な手順については、非常に高く評価されます。
斜面の比較：1：1の比較よりも複雑な場合変動グラフを使用して、あなたのデータをグローバルに見ることをお勧めします。 最初の図は、パラメータ＃3を示しています。劣化は厳密には線形ではありません。 図2はパラメータ＃1を示していますが、Timepointを最初のグループ化変数になるようにドラッグしました。 6週目の結果は奇妙に見えます。これがランダムな変動のようには見えないが、おそらく計測学または較正の誤りではないでしょうか。
分析を始める前にまずデータを調べ、データの異常を調べます。変動グラフのスクリプトが添付されています。
Figure 1 - Parameter #3図1 - パラメータ＃3
Figure 2 - Parameter #1, see week 6図2 - パラメータ＃1、6週目参照
斜面の比較：1：1の比較よりも複雑な場合最小二乗法を使用することをお勧めします（ 分析する > フィットモデル切片、X、Batch、X * Batchを含む線形予測子を使用します。このモデルはXの傾きがバッチに依存するかどうかをテストします。もしそうなら、あなたは特定のバッチについて尋ねるために事後テストを使用することができます。
見る助けて > 本 > 線形モデルの近似詳細については。
