정상 검사 후!친애하는 모두,
로그 정상 또는 다른 기능으로 데이터를 정규화했습니다. 나는 "Distribution> Fit"을 사용하여 "Goodness Fit ..."을 토륨으로 조사했다.
ANOVA에 의한 분석을 위해 필자는 "Fit Model"을 사용하여 정규화에 사용 된 함수를 기반으로 데이터를 변환했습니다. 전의. 나는 log-normal을 정규성에 사용 했으므로 log로 변환했다.
내가 제대로 했니?
나는 평균 비교를하거나 수단을보고 할 수단이 필요합니다. 원본 데이터 또는 변형 된 데이터를보고하거나 사용해야합니까? 또한 표준 오류가 필요합니다. 새 데이터를 기반으로 표준 오류를 사용해야합니까?
왜냐하면, 평균 또는 표준 오류를 변형 된 형태로 사용하면 원래의 데이터와 다릅니다.
미안, 나는 그것이 기본적인 것을 알고있다. 그러나 나는 조금 혼란스러워했다. 도와주세요.
시간 내 주셔서 대단히 감사합니다.
재 : 정상 검사 후!소중한 @markbailey
정말 고맙습니다.
그것은 훌륭했다,
건배,
밀라드
재 : 정상 검사 후!이전 회신이 그 요지를 혼란스럽게하지 않았기를 바랍니다. 이 과정에서 일관성을 유지해야합니다. 결국, 그것은 이해할 수 있습니다. 역 변형 프레젠테이션 결과. 원래의 데이터를 사용할 수는 없지만 평균 또는 신뢰 구간과 같은 통계 결과를 원래의 비율로 역으로 변환 할 수 있습니다.
재 : 정상 검사 후!소중한 @Peter_Bartell
당신의 시간과 제안에 진심으로 감사드립니다.
정말 유용합니다.
재 : 정상 검사 후!소중한 @markbailey
당신의 시간과 당신의 설명에 진심으로 감사드립니다.
나는 ANOVA 결과를보고하고 원본 데이터를 기반으로 평균 비교를보고 함을 의미합니다.
예를 들어 일련의 데이터가 백분율 형태로 표시됩니다. 그들은 정상이 아니었고 나는 로그로 그들을 변형시키고 분석했습니다. 이제 평균 비교를 위해 비표준 또는 정규화 된 데이터를 기반으로 데이터를 사용해야합니까?
재 : 정상 검사 후! 나는 근본적으로 동료와 동의한다. @markbailey 고문. 내가 추가 할 수있는 유일한 방법은 결과를보고하고 프리젠 테이션하는 것입니다. 잠재 고객을 염두에 두시기 바랍니다. 연구 권장 사항에 따라 결정을 내리거나 조치를 취해야하는 경우 변형되지 않은 값을 사용하여 잠재 고객과 소통하고 싶을 때가 있습니다. 나는 변환하지 않은 방식으로 분석을하는 것을 말하는 것이 아니라 ... "반응기 A에서 오는 물질에 대한 평균 농도는 x이고 반응기 B에서 나오는 물질에 대한 평균 농도는 y . " 변환되지 않은 단위로이 정보를 전달하는 것이 더 유리할 수 있습니다.
나는 의사 결정자의 입장에서 의사 소통의 결과에 접근하려고 노력하고 통계학 자의 관점에서는 접근하지 않는다. 의사 결정자는 통계학자가 아닌 돈을 벌고있다. 후속 조치 나 부록 등으로 필요한 경우 통계 세부 정보를 제공 할 수 있습니다.
재 : 정상 검사 후!분석은 변환 된 데이터를 기반으로하므로 일관성을 유지해야합니다. 프로세스에는 변형, 적합 모델 (ANOVA), 통계 평가, 가정 (즉, 잔차) 확인 등이 포함됩니다. 결론과 보고서는 변형 된 데이터를 기반으로합니다.
과학에서는 항상 pH를 직접 사용합니다. 우리는 그것을 Hydronium 활동으로 되돌려주지 않습니다. 필요가 없습니다.
