JMP는 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?안녕
연구: 조류 포자의 정착에 대한 선호도를 테스트하기 위해 동일한 탱크에서 두 가지 유형의 꼬기를 배양한 비모수 데이터 세트를 분석하려고 합니다. 세 가지 수준의 교반을 테스트했습니다. 꼬기(2)와 교반(3)을 3회 반복하면 6개의 조합 또는 데이터세트가 생성됩니다. 그들은 9개의 실험 유닛에서 배양되었고 2*9개의 꼬기가 사용되었습니다.
Steel-Dwass를 사용하여 Friedman 테스트를 먼저 수행하지 않고 6개 데이터 세트의 중앙값을 비교할 수 있습니까? 아니면 Fit X by Y를 사용하여 순위를 저장한 다음 주 요인의 효과를 얻기 위해 하나의 요인(Friedman 검정과 동일)으로 차단하여 순위에 대해 2-요인 ANOVA를 수행해야 합니까? 그리고 스스로 계산한 순위에서 Steel-Dwass를 사용하시겠습니까? 아니면 Steel-Dwass를 수행할 때 JMP가 자동으로 순위 데이터를 계산하고 사용합니까?
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?보다 돕다 > 서적 > 선형 모델 피팅 범위에 대한 포스트 혹 최종 모델을 선택한 후 테스트가 가능합니다. 새 열을 만들거나 다른 작업을 수행할 필요가 없습니다. 애드 혹 비교.
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?일반적으로 귀하의 질문에 대한 대답은 예이지만 한 가지 예외가 있습니다. 이 설계는 내포 요인 수준을 사용하지 않습니다. 분할구 분석에는 변경하기 어려운 요인 동요를 재설정하는 무작위 효과에 대한 용어가 포함됩니다. 따라서 각 실행의 실험 단위에 해당하는 수준 1-9로 또 다른 데이터 열을 만듭니다. 이 열을 용어로 추가한 다음 속성 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하여 임의 효과를 선택합니다.
월을 예측 변수로 포함할 수 있지만 시간 경과가 조건에 따라 달라지는 경우 다른 두 요소와 시간을 교차해야 합니다. 귀하의 설계가 이러한 모든 매개변수의 추정을 지원하는지 모르겠습니다.
또한 모델을 한 번에 하나의 응답에 맞추고 예측을 위해 모델을 저장하는 것이 좋습니다.
또한,
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?일반 오류가 있는 일반 최소 제곱 회귀 또는 푸아송 오류가 있는 일반화 선형 모델을 수행하려면 데이터 세트를 5개 열로 정렬해야 합니까?
Column1(날짜), Column2(인자 A, 2개 수준의 꼬기), Column3(인자 B, 3개 수준의 교반), Column4(반응= 포자), Column5(반응2 = 묘목)
분할 플롯 설계의 경우 Twine(2레벨)을 주요 요인으로 추가하고 Twine 내에 중첩된 교반(3레벨)을 추가하여 모델 효과를 구성합니다. 날짜(명목 변수로도 사용)도 추가하고 Twine과 교차해야 합니다(7일 날짜의 포자와 묘목 수에 대한 3중 데이터를 수집했습니다). 그런 다음 모델의 오류 항을 무작위 효과(속성에서)로 수정하고 방법에서 EMS를 사용하는 방법을 읽었습니다.
최종 카운트에만 교차 디자인으로 취급하는 것이 부끄러운 일입니까?
당신이 언급했듯이, 나는 두 가지 주요 요소("치료")를 결합하여 새로운 요소 열을 만들고 최종 평균 수의 차이를 평가할 수 있습니다.
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?음, 실험 단위는 '분할 플롯' 실험을 정의합니다. Twin은 변경하기 쉬운 요소이고 교반은 변경하기 어려운 요소입니다.
상관 관계는 비모수 테스트로 더 잘 처리되지 않습니다. 상관 관계는 실행 사이에 교반이 재설정될 때 무작위 효과에 의해 처리됩니다.
포자를 셀 수 있다는 사실은 일반 오류가 있는 일반적으로 최소 제곱 회귀를 사용할 수 있거나 포아송 오류가 있는 일반화 선형 모델을 사용할 수 있음을 의미합니다.
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?나의 두 가지 반응 변수는 각 복제의 꼬기에 정착한 포자와 정착된 조류 묘목의 수입니다. 실제로 실험을 시작하여 7주간 배양하고 매주(7주간) 포자와 유묘를 모두 계수하여 실험을 1회 하고 반복 측정을 샘플링하였다. 먼저 최종 날짜에 차이를 평가하고 싶습니다. 당신을 상기시키기 위해, 두 가지 유형의 꼬기가 동일한 탱크(실험 장치)에서 쌍으로 배양되었으며, 여기에는 3단계 교반을 적용했습니다.
꼬기가 서로 독립적이지 않다는 점에서 비모수적 분석을 선택하는 것이 적절하다고 생각합니다. Fit X by Y와 block by one factor를 사용하여 순위에서 2factor ANOVA를 계산하면 Friedman 테스트(JMP 13에는 없음)와 효과적으로 동일하며 이 테스트는 비모수적 2-요인 ANOVA. Steel-Dwass는 사후 테스트로만 사용할 수 있습니까?
JMP 13에서 "Wilcoxon Test"를 사용하는 것이 더 낫습니까?
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?나는 비모수적(무분포) 방법을 선택하는 것이 모수적 방법의 가정이 충족되지 않을 때 검정력을 유지할 수 있는 좋은 기회라고 덧붙이고 싶습니다. 반면에 모수적 방법의 힘은 가정이 충족될 때 거의 항상 비모수적 대안보다 큽니다.
이 경우에 비모수적 테스트를 선택하게 된 이유는 무엇입니까?
Re: JMP가 Steel-Dwass에서 자동으로 순위를 계산합니까?우선, 당신의 반응은 무엇입니까? 각 반복 테스트의 결과는 무엇입니까? 측정인가요? 카운트?
6개 처리의 완전 요인 설계에 대해 2단계 꼬기 및 3단계 교반이 있음을 이해합니다. 이들은 18회 2회 반복되었습니다. 9개의 실험 단위의 정의는 무엇입니까?
Steel-Dwass 비모수 검정은 쌍별 비교를 위한 것이므로 JMP Oneway 플랫폼에 나타납니다. 요인 열인 꼬기 및 교반을 교차하는 새 데이터 열 처리를 만들고 이 간단한 테스트를 수행할 수 있지만 데이터에 모델을 맞추는 이점을 놓치고 있을 수 있습니다. 분석 > 모형 적합을 사용하여 Twine, Agitation 및 Twine*Agitation으로 선형 예측 변수를 정의할 수 있습니다. 물론 귀하의 응답은 Y 역할에 있습니다. 적절한 방법('성격')은 위의 첫 번째 질문에 대한 답변에 따라 다릅니다. 간단한 그룹 비교와 함께 이 접근 방식을 고려하는 것이 좋습니다.
