Test di ipotesi ANOVACiao comunità JMP!
Mi imbatto in una domanda durante il mio progetto di analisi dei dati. Voglio verificare se diversi tipi di prodotti sono statisticamente diversi nei prezzi. Uso ANOVA per eseguire i test. Prima di allora, ho creato un boxplot dei prezzi per diversi tipi di prodotti. Mi chiedo se dovrei escludere i valori anomali indicati dal boxplot prima di eseguire l'analisi ANOVA.
Sarebbe davvero utile se mi fornissi alcuni spunti. Grazie mille!
Ri: test di ipotesi ANOVAPotresti provare a trasformare la risposta. I dati fortemente distorti spesso traggono vantaggio dalla funzione del logaritmo naturale. In alternativa, analizzare i dati con Fit Least Squares per determinare la migliore trasformazione di potenza:
- Selezionare Analizzare > Modello adatto
- Selezionare Offerta aperta e clicca Y
- Selezionare Articolo e clicca Aggiungere
- Clic Correre
- Fai clic sul triangolo rosso accanto a Risposta e seleziona Profilazione dei fattori > Trasformazione Box Cox Y
Esamina la trama di SSE contro lambda. Se nessuna trasformazione è utile, l'SSE minimo dovrebbe trovarsi vicino a lambda = 1. Lambda = 0 equivale essenzialmente a una trasformazione logaritmica. Fare clic sul triangolo rosso accanto a Box Cox e selezionare Salva meglio . Ora ripeti la tua analisi usando Offerta aperta X come risposta.
Verifica se questo cambiamento aiuta a soddisfare i presupposti.
Ri: test di ipotesi ANOVAGrazie mille per la tua risposta!
Capisco che devo verificare se la variabile dipendente è normalmente distribuita e la varianza è uguale. Ho provato il quantile normale e le varianze disuguali in JMP. Ho anche allegato il risultato in questo post. Tuttavia, sembra che i miei dati non siano distribuiti normalmente e abbiano varianze disuguali. Mi chiedo come affrontare le varianze disuguali.
Ri: test di ipotesi ANOVAMi piace molto il Grafico quantile normale opzione in Senso Unico . Questo grafico si sovrappone alla normale distribuzione di ciascun gruppo nello stesso grafico. L'intercetta y è la media e la pendenza è la deviazione standard. Puoi controllare le ipotesi ANOVA (solo la differenza di popolazione è la media (spostamento verticale delle linee), le popolazioni hanno la stessa varianza ( le linee sono parallele ) e verifica la presenza di valori anomali) tutti contemporaneamente.
Ri: test di ipotesi ANOVAOltre all'intuizione di Jim, vuoi anche verificare il presupposto che il la varianza è costante tra i gruppi perché i modelli di test variano in questo modo e raggruppano le stime tra i gruppi. Quindi assicurati di fare clic anche sul triangolo rosso accanto a Oneway e seleziona Varianze ineguali per questo controllo di un altro presupposto importante.
Ri: test di ipotesi ANOVAGrazie mille Jim! Questo aiuta molto!
Ri: test di ipotesi ANOVAA mio avviso, i valori anomali non dovrebbero essere eliminati, a meno che non vi sia un effetto causale estraneo all'analisi, che ha reso i valori ciò che hanno finito per avere. Se non è possibile trovare, allora dovresti presumere che i valori facciano parte della tua distribuzione valida. Ma questo ci porta al prossimo problema, ANOVA presuppone che i dati siano distribuiti normalmente. Con dati distorti (i valori anomali potrebbero aver causato tale), i dati potrebbero non essere normali nella forma. Quando ciò accade, dovresti cercare di normalizzare i dati attraverso la trasformazione. La piattaforma di distribuzione in JMP può aiutarti a determinare se i dati sono normali o meno e, in caso contrario, potrebbe essere in grado di fornirti una trasformazione che puoi utilizzare per convertirli in normali per l'analisi.
