どのようにして複数のパラメータを持つ何百ものペアサンプルのペアデータレビューを行うことができます<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />サンプリング計画の見直しから問題が生じます。 4つの異なる入力に基づく現在のサンプル。 これらの入力の1つは、サンプルにとって重要でも冗長でもないため、結果に影響を与えません。 Y AnovaによるFit-X、t検定分析を行いましたが、何百ものチャートが得られます。 全体像を理解し、経営陣に提示するのがより簡単なサマリー分析を作成する方法
再：どのようにあなたは複数のパラメータを持つペアのサンプルのためのペアのデータレビューを行うことができますかジム、どうもありがとう。 私は応答スクリーニング法についていくつかの宿題をし、それを私のデータに適用しました。 測定したパラメータのうち、削除したい入力に対して潜在的な重要性があるのは1つのみであることを確認できました。重要度は5％未満でした。 FDR PValueとPValueの使用 ランク分数グラフそれは効果があるかもしれないパラメータを示すことは明らかです。
再：どのようにあなたは複数のパラメータを持つペアのサンプルのためのペアのデータレビューを行うことができますか応答スクリーニングを見てみたいと思います。 それはあなたがあなたに何百もの比較を実行しそしてそれからあなたが見たい分析がどれであるかを見つけるためにFDR統計を使うことを可能にします。 すべての結果を含むデータテーブルを作成し、テーブルから特定の行（パラメータ）を選択して埋め込みスクリプトを実行して分析の詳細を確認できる埋め込みスクリプトを使用します。
分析==モデリング==>応答スクリーニング
再：どのようにあなたは複数のパラメータを持つペアのサンプルのためのペアのデータレビューを行うことができますかあなたの質問は、付随するデータを見ることができなくてもかなり曖昧です。
しかし答える限り： " 全体像を理解し、経営陣に提示するのがより簡単なサマリー分析を作成する方法
Graph >> Graph Builderプラットフォームを紹介します。 これでt検定のような統計データが得られるわけではありませんが、管理者が簡単に使用できる方法でデータを提示するのに非常に役立ちます。
