<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />데이터 테이블을 잘못 설정했다고 생각합니다. 내가하고 싶은 것은이 데이터에 대해 다 변수 분석을 실행하는 것입니다. 박테리아 균주의 주요 효과를 확인하고 싶습니다 (EC vs. SE)와 시간의 경과에 따른 서페이스의 유형 (노트 대 컨트롤). 그래서 나는 스트레인 사이에 중요한 차이가 있는지, 컨트롤과 노트 사이의 숫자가 현저하게 다르며 시간에 따라 숫자가 감소하는지보고 싶습니다. 어떤 충고도 크게 감사 할 것입니다.
안녕하세요 mkrb,
Lou가 제안한 것처럼 이러한 데이터의 누적 형식은 분석에보다 적합합니다. 이 상황에서 혼합 효과 선형 모델이 적절할 것 같습니다. JMP Pro 11을 사용하는 경우 Fit Model에서 새로운 혼합 모델 특성을 사용할 수도 있고 Pro를 사용하지 않거나 이전 버전의 JMP를 사용하는 경우에도 표준 최소 자승을 통해 혼합 모델을 마킹 할 수 있습니다 효과를 무작위로. 다음은 그 분석을 생성하기 위해 수행 한 단계입니다.
1. 데이터를 스택하기 위해 Tables> Stack을 사용했습니다. 그런 다음 4 개의 응답 열을 "스택 열"섹션에 추가하고 "데이터"를 "Y"로, "레이블"을 "조건"으로 변경했습니다.
2. 우리는 이들 요인을 분석하기를 원한다면 두 가지 요소의 수준 (Ec vs. Se와 notes vs. Controls)을 분리해야합니다. Cols> Recode를 두 번 사용하여 두 개의 새로운 변수를 만들면됩니다. 먼저 데이터 세트에서 "Condition"열을 선택한 다음 Cols> Recode를 선택하십시오. 다음은 내가했던 레코딩의 스크린 샷입니다. 새 열에 대해 "현재 위치"보다 "새 열"을 선택해야합니다 (그렇지 않으면 값이 덮어 쓰기됩니다). 이들이하는 일은 각 요소의 수준을 독립적으로 갖는 두 개의 새로운 열을 만드는 것입니다. 이것은 나중에 혼합 모델을 정의 할 때 중요합니다.
삼. 두 개의 새 열의 이름을 적당한 이름으로 변경합니다. 박테리아의 변형과 표면을 사용하고 있습니다.
4. 우리는 이제 혼합 된 모델을 정의 할 수 있습니다.이 모델은 데이터 포인트 간의 통계적 의존성을 고려합니다 (즉, 동일한 실험 단위에서 반복적으로 관찰함으로써 도입 됨). Analyze> Fit Model을 사용합니다. 이제부터는 데이터의 공분산 구조에 대한 각각의 가정하에 각기 다른 여러 모델을 사용할 수 있습니다. 먼저 무작위 경사면을 가진 최대 모델을 시작하고 고정 된 구조의 실험 단위를 가로 채기를 좋아합니다. 시뮬레이션 연구는 이러한 모델이 더 일반적으로 나타남을 보여줍니다 (예. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749596X12001180 ) 그리고 나는 각 시험에서 분모 오류의 의미를보다 해석하기 쉽다는 것을 발견했다 (예를 들어, 어떤 효과 또는 상호 작용의 크기가 실험 단위마다 다른 정도). 전체 실험 구조가 각 실험 단위 (여기에있는 것 - 각 실험은 모든 실험 수준에서 측정 됨)에 대해 복제 될 때 이러한 모델을 생성하는 일반적인 단계가 있습니다. 이 경험적 방법은 다른 요소들 안에 중첩 된 유닛을 가지고있을 때 적절하지 않습니다.
에이. 전체 계승 (매크로) 고정 된 요소 만 (또는 팩토리얼 정렬 , 주문 목록을 생성합니다)
비. 전체 계승 (매크로) 고정 계수와 실험 단위 (JMP는 용어를 복제하지 않으므로 실험 단위에 대한 소스 만 생성하고 실험 단위와 교차합니다). 개별 단위를 식별하는 열이 공칭으로 모델링되었는지 확인하십시오.
기음. 실험 유닛과 관련된 모든 효과를 다음과 같이 표시하십시오. 무작위 효과
디. 적합성에 대한 자유도가없는 조건 삭제 *
* 이것은 실제로 선택적입니다. JMP는 효과가 잔류 오류와 혼동되는시기를 알만큼 지능적이며 해당 용어를 모델에서 제거합니다.
위의 내용은 쓸 때보 다 더 간단합니다. 다음은 데이터로 모델을 정의하는 간단한 비디오입니다.
<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-1oNWQ5ODE6n7-56cn_Flc-y1Krjm0CuBw400h300r114', '1oNWQ5ODE6n7-56cn_Flc-y1Krjm0CuB', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"400px","height":"300px"});(내 비디오에서보기)
5. 딸깍 하는 소리 운영 분석 결과를 볼 수 있습니다. 그만큼 고정 효과 아마도 가장 흥미로운 부분 일 것입니다.
나는 프로파일 러 정상에서 붉은 삼각형 메뉴 >> 요인 프로파일 링 >> 프로파일 러 . 나는 또한 LSMeans 구획 각 요소에 대해 확장 할 수 있습니다. 효과 세부 정보 섹션을 클릭 한 다음 붉은 삼각형 각 소스에 대해 플롯을 켜고 추가 테스트를 요청할 수 있습니다. 한 번에 모든 플롯을 켜려면 빨간색 삼각형을 클릭하기 전에 컨트롤 키를 누른 상태에서 플롯을 켜십시오. 플롯을 요청한 후에는 놓을 수 있습니다. 그러면 JMP에게 명령을 브로드 캐스트한다고 알려줍니다. Mac의 경우 명령 키를 사용합니다.
분석을 위해 저장된 스크립트로 재구성 된 데이터 세트를 첨부했습니다.
이게 도움이 되길 바란다!
줄리안
2 개의 시계열 데이터를 비교하는 것은 어렵습니다 (개인적으로 JMP에서이를 수행하는 방법을 모릅니다). 첨부 파일, 스크립트에 저장된 파일을 확인하십시오. 이게 네가하고 싶었던거야?
