Come si può fare una revisione dei dati accoppiati per centinaia di campioni accoppiati con più parametri<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Il problema deriva dalla revisione del piano di campionamento. Campione attuale basato su 4 diversi input. Riteniamo che uno di questi input non sia importante o ridondante per il campione e non influisce sul risultato. Abbiamo fatto un Fit X di Y Anova, l'analisi del t-test ma ha generato centinaia di grafici. Come si può fare un'analisi riassuntiva che sia più facile da capire e rappresentare al management?
Ri: Come si può fare una revisione dei dati accoppiati per centinaia di campioni accoppiati con più parametriJim, grazie per il tuo aiuto. Ho fatto alcuni compiti sul metodo di screening delle risposte e l'ho applicato ai miei dati. Sono stato in grado di identificare solo uno dei parametri misurati aveva un potenziale significato per l'input che vorrei rimuovere ed era significativo <5% del tempo. Utilizzando FDR PValue e PValue vs. Grafico di rango di rango è chiaro per mostrare i parametri che possono avere un effetto.
Ri: Come si può fare una revisione dei dati accoppiati per centinaia di campioni accoppiati con più parametriPenso che tu voglia dare un'occhiata allo Screening delle risposte. Ti consente di eseguire centinaia di confronti e quindi di utilizzare la statistica FDR per trovare quali analisi sono quelle che vuoi guardare. Crea una tabella di dati con tutti i risultati e ha uno script incorporato che consente di selezionare righe specifiche (parametri) dalla tabella, eseguire lo script incorporato e visualizzare i dettagli dell'analisi.
Analizza == Modellazione ==> Screening delle risposte
Ri: Come si può fare una revisione dei dati accoppiati per centinaia di campioni accoppiati con più parametriLa tua domanda è piuttosto vaga senza poter vedere i dati di accompagnamento.
Ma per quanto riguarda la risposta: " Come si può fare un'analisi riassuntiva che sia più facile da capire e presentare alla gestione generale? "
Ti indicherò la piattaforma Graph >> Graph Builder. Anche se questo non ti darà dati statistici come un t-test, è davvero fantastico per presentare i dati in un modo che è facilmente utilizzato dalla direzione.
