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Hallo allerseits,

Ich möchte Daten bearbeiten, die in einer Tabelle enthalten sind, gemäß dem beigefügten Beispiel. Die Tabelle besteht aus 100 Spalten + einer Spalte, die als Kontrollmaßnahme dient, und 30 bis 80 Zeilen.

Ziel ist es, einen statistischen Test iterativ anzuwenden, beginnend mit Kontrolle vs. Spalte 51, Kontrolle vs. Spalte 52, Kontrolle vs. Spalte 53 usw., um festzustellen, wann ein signifikanter Unterschied auftritt, wie lange er in aufeinanderfolgenden Spalten vorhanden ist wenn die Bedeutung verloren geht.

Zum Beispiel kann ein Unterschied von Spalte 63 zu Spalte 78 festgestellt werden und dann von c79 bis c86 verloren gehen und dann bei c87 bis c98 erneut angezeigt werden.

Ich weiß nicht, wie ich ein Skript schreiben kann, das eine automatische Analyse dieser Art von Tabelle ermöglicht und einen Bericht über die Momente gibt, in denen Unterschiede auftreten.

Irgendein Vorschlag ?

Re: repetitive Analyse

Das ist ein konstruktiver Weg, um Ratschläge auszutauschen! Danke für diesen Kevin. Es ist interessant zu wissen, dass wir mit R und JMP hin und her gehen können. Ich werde sicher auf Changepoint-Verfahren näher eingehen.

Re: repetitive Analyse

Hallo Paul!

Ohne weitere Informationen mache ich nicht viel mehr, als im Dunkeln zu schießen.

Wenn Sie jedoch, wie ich vermute, nach sequentiell gesammelten Daten sucht, um eine Änderung im generativen Prozess der Daten zu erkennen, ist ein Changepoint-Ansatz möglicherweise mehr gerechtfertigt.

Es gibt viele Möglichkeiten, Änderungspunkte zu erkennen, und eine Vielzahl von Referenzen, die viele Jahre zurückreichen.

CRAN hat eine Wechselpunkt Paket, das mehrere kürzlich recherchierte Methoden in R. implementiert. JMP verfügt über eine übersichtliche R-Integration, bei der Sie R-Code auf JMP-Datasets ausführen und die Ergebnisse wieder in JMP abrufen können.  Versuchen Sie es mit der PELT-Methode (Pruned Exact Linear Time), auf die in R. Killick, P. Fearnhead und IA Eckley (2012) Bezug genommen wird. Optimale Erfassung von Änderungspunkten mit linearen Berechnungskosten, Journal der American Statistical Association, 107: 500, 1590-1598.

Re: repetitive Analyse

Danke, Kevin, jeder Vorschlag ist dankbar.

Aus meinem Verständnis heraus hat Paul noch keinen Test ausgewählt, sondern fragte eher nach einer Möglichkeit, eine Sequenz von Zwei-Stichproben-Tests (eine Probe ist immer die gleiche) in JMP auszuführen, angesichts seines ursprünglichen Datensatzes. Mein Standpunkt war, dass in diesem Fall kein Scripting erforderlich wäre.

Nochmals vielen Dank für Ihre Beiträge.

Re: repetitive Analyse

Danke für deine Nachricht, Kevin,

Ich möchte herausragende Statistiker nicht stören, ob sie leben oder tot sind.

ich wäre zufrieden zu wissen Sie, was ist Ihr Vorschlag.

Re: repetitive Analyse

Jemand sollte wahrscheinlich erwähnen, dass die Vorgehensweise, die Sie alle anwenden, eine beträchtliche Anzahl toten herausragender Statistiker dazu veranlassen kann, sich in ihren Gräbern wie Drehmaschinen zu drehen.

Ich kann nicht genau erkennen, welche Entscheidung Sie aus Ihrer Beschreibung zu treffen versuchen, aber es klingt für mich mehr nach Änderungspunkterkennung.  Wenn ja, könnte die Analyse einer Anzahl von sequentiell aggregierten p-Werten aus einem Test mit zwei Stichproben bestenfalls als schlechte Form angesehen werden.

Re: repetitive Analyse

Hallo Paul,

Danke, das hat mir sehr geholfen.

Es scheint, dass das Scripting hier nicht zwingend ist. Sie könnten folgendes tun:

1 Tabellen> Stapel: Rufen Sie eine neue Datentabelle mit Daten aus Ihrer Kontrollspalte und allen gestapelten Messspalten ab. Dadurch wird eine Spaltenbeschriftung mit Ihren Spaltennamen und eine zweite Spalte mit allen Ihren Daten erstellt.

Die angehängte Datei zeigt mein Ergebnis.

2 Analysieren> Anpassen von Y an X, mit X = Beschriftung und Y = Daten> Hotspot> Mittelvergleich> Mit Control, Dunnett: Wählen Sie Ihre Kontrollspalte aus und Sie erhalten alle paarweisen Tests. Sie können mit der rechten Maustaste auf die Tabelle unter LSD Threshold Matrix klicken, z. B. um sie zu sortieren oder in eine Datentabelle zu konvertieren (möglicherweise zur Darstellung von p-Werten im Graph Builder).

Für Dunnetts Test siehe auch Mittel vergleichen .

Hoffentlich hilft das,

Volker

Re: repetitive Analyse

Hallo Volker und vielen Dank, dass Sie sich um mein Problem gekümmert haben,

Hier ist eine bereits analysierte Datentabelle, in der der Ctrl / Test-Vergleich signifikante Unterschiede aufweist (bewertet mit at test, aber ein Wilcoxon wäre geeigneter).

Jede Zeile unten zeigt den Vergleich zwischen den Ctrl-Daten (Kontrollspalte) und einer bestimmten Testspalte (nummeriert von 100 bis 200).

Col nbr P-Wert

...

160 0,01   

161 0,0022

162 ns

163 ns

164 0,03

165 ns

166 0,008

167 0,04

168 0,04

169 ns     

170 0,004 

171 ns   

172 ns 

173 ns 

174 0,04    

175 ns

176 <0,0001

177 0,008

178 ns     

179 0,004 

180 0,02   

181 0,003 

182 0,004

183 0,009

184 0,04

185 0,005

186 ns

187 0,006

188 0,03

189 0,02

190 0,0002

191 ns

192 0,001

usw...

Re: repetitive Analyse

Hallo Paul,

Folgendes habe ich aus unserem Chat gelernt:

Definition eines Unterschieds: Wilcoxon-Test vergleicht die Werte in der Spalte "Strg" mit den Werten in jeder der 100 anderen Spalten (sich wiederholende Vergleiche).

Die Beispieltabelle dient nur zur Veranschaulichung der Datenstruktur. Das oben beschriebene Verhalten gilt nicht für diese Tabelle.

Das Ziel wäre, die Beginn- und Versatzzeiten einer Differenz für jede dieser analysierten Tabellen zu sortieren.

Wenn Sie eine andere Tabelle zusammen mit einigen Analyseergebnissen bereitstellen könnten, die Sie gerne sehen würden, würde das sehr helfen.

BR, Volker