繰り返し分析<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />皆さん、こんにちは。
添付の例に従って、テーブルに含まれるデータを処理したいです。このテーブルは、100列+コントロールメジャーとしての1列、および30から80行で構成されています。
目的は、コントロール対カラム51、コントロール対カラム52、コントロール対カラム53などから始まる反復的な方法で統計的検定を適用することです。重要性が失われたとき
例えば、63桁目から78桁目までに違いが検出された後、c79からc86に失われた後、c87からc98に再表示されます。
私はどのように私はこのタイプのテーブルの自動分析を可能にするスクリプトを書くことができるかわかりません、違いが起こる瞬間の報告を与えます。
なにか提案を ？
繰り返し分析それは助言を交換するための建設的な方法です！そのケビンをありがとう。RとJMPを使って行ったり来たりできることを知っているのは面白いです。私はきっとチェンジポイントの手順を詳しく見ていくつもりです。
繰り返し分析こんにちは、ポール！
より多くの情報がなければ、私は暗闇の中での撮影以上のことをしているのではありません。
しかし、私が疑っているように、データの生成プロセスの変化を識別しようとして、順次収集されたデータを検索しているのであれば、変更点アプローチがより妥当な場合があります。
変化点を検出する方法はたくさんありますし、何年も前にさかのぼって参照が豊富にあります。
CRANは変化点最近研究されたいくつかのメソッドをRで実装したパッケージです。JMPはRとうまく統合されており、JMPデータセットに対してRコードを実行して結果をJMPに戻すことができます。 Ｒ．Ｋｉｌｌｉｃｋ、Ｐ．Ｆｅａｒｎｈｅａｄ＆Ｉ．Ａ。
繰り返し分析Kevinに感謝します、どんな提案でも評価されます。
私の理解では、Paulはまだテストを選択していませんでしたが、元のデータセットを考えると、JMPで一連の2サンプルテスト（1サンプルは常に同じ）を実行する方法をもっと求めていました。この場合、スクリプトは不要であると私は思いました。
あなたの貢献をもう一度ありがとう。
繰り返し分析あなたのメッセージをありがとうKevin、
私は彼らが生きているか死んでいるかどうか傑出した統計学者を邪魔したくありません。
私だろううれしいにあなたの提案は何ですか。
繰り返し分析誰かがあなたが取っているアプローチが相当な数の死んだ優秀な統計学者を彼らのそれぞれの墓の旋盤のように回転させるかもしれないとおそらく言及するべきです。
私はあなたがあなたの説明からあなたが何をしようとしているかを正確に見分けることはできませんが、それは私にとって変化点検出のように思えます。 もしそうであれば、任意の2標本検定からの連続的に集約されたp値の数を分析することはせいぜい貧弱な形と考えることができます。
繰り返し分析こんにちはポール、
どうもありがとうございました。
スクリプトはここでは必須ではないようです。次のことができます。
1。Tables> Stack：コントロール列とすべての測定列のデータを積み重ねた新しいデータテーブルを取得します。これにより、列名を含む列Labelが作成され、すべてのデータを含む2番目の列が作成されます。
添付ファイルは私の結果を示しています。
2。分析> YでXにフィット、X =ラベル、Y =データ>ホットスポット>平均値の比較>コントロール付き、ダネット：コントロール列を選択すると、すべてのペアワイズテストが得られます。LSD Threshold Matrixの下の表を右クリックすると、並べ替えたり、データ表にすることができます（Graph Builderでp値をグラフ化する場合など）。
Dunnettのテストについても見てください平均値を比較する 。
それが役立つことを願っています、
フォルカー
繰り返し分析こんにちはフォルカー、私の問題を大事にしてくれてありがとう、
これは、分析済みのデータ表です。Ctrl/テストの比較で有意差があることが証明されています（atテストで評価していますが、Wilcoxonのほうが適切です）。
以下の各行は、Ctrlデータ（コントロール列）と特定のテスト列（100から200までの番号）の比較を示しています。
Col nbr P値
...
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
等...
繰り返し分析こんにちはポール、
これが私たちのチャットから学んだことです。
違いの定義：Wilcoxon検定でCtrl列の値を他の100列のそれぞれの値と比較します（繰り返し比較）。
テーブルの例は、データ構造を理解するためだけのものです。上記の動作はこの表には適用されません。
目的は、この種の分析済みテーブルごとに差異の開始時間とオフセット時間をソートすることです。
いくつかの分析結果と一緒に別の表を提供することができればあなたが見たいと思うことは大いに役立つでしょう。
BR、フォルカー
