モデル結果に球状度テストが表示されない反復測定 ANOVA の球形性検定の実行について 2 つの質問がありますが、もしよろしければ聞いていただけませんか?
私の実験とデータの説明は次のとおりです。私の実験では、水からリンを除去するためにさまざまなフィルター メディアをテストしました。 3 通の 4 つのフィルター メディアを表す合計 12 個のボックス (私の「対象」) があります。 私の JMP データ テーブルでは、各行はボックスを表し、列には "ID" 列 (私のフィルター ボックスでは基本的に 1 ～ 12) があり、1 つの列は "処理" と呼ばれるフィルター メディア ("BF" というラベルが付いています) です。 、「NF」、「NS」、および「WS」、および各レプリケートに対して 3 回繰り返される)、および後続の列は、各時点のリン濃度です (合計 11 の時点、不等間隔)。 この投稿には、データ ファイルも含めました。
だから、私の質問：
1.) データに対して反復測定 ANOVA として混合モデル テストを実行しましたが、JMP の記事によると、球面性テストに違反した場合に備えて F 値を調整する必要があるかどうかを確認するために、球面性をテストする必要があります。 球形性をテストするには、多変量テストを実行する必要があります。 ただし、特定の時点のデータが欠落しており、多変量アプローチでデータが欠落している場合、JMP は被験者全体を破棄します。これが、混合モデル アプローチを採用した理由です (被験者は 12 人しかいません)。 では、多変量アプローチが必要と思われる球面性テストを実行するにはどうすればよいですか?
2.) また、データのサブセットに対して多変量アプローチを使用して、少なくともそのサブセットの球面性に対して反復測定 ANOVA を実行しようとしています。 自分のデータで MANOVA モデルを実行しようとしましたが、結果に球形性テストが表示されませんでした。 「y」値である時点の数 (11 の時点) を減らすと、球面性テストは表示されますが、含める時点の数によっては、モークリー基準重要か、重要でないかのどちらかです。 私は一般的に統計にあまり詳しくないので、誰か何が起こっているのか知っているのだろうかと思っていました.
私が説明したように球面性テストが動作する理由を誰か知っていますか? 多変量アプローチを必要としない、球面性をテストするための他のオプションはありますか?
ご意見ありがとうございます。 私は統計にまったく強くないので、助けていただければ幸いです！
ステファニー
Re: モデル結果に球状度テストが表示されないJMPに表示されない真球度テストで同様の問題が発生しています。 私のデータがあまり語っていないか、サンプル サイズに問題があるためだと思いますが、残念ながら私はあまりにも未熟で、確かなことを知ることができません。 偏相関ボックスをチェックして、球形性の仮定がとにかく (テストなしで) 破られていることを確認できますか? データセットを添付しました。 ありとあらゆる助けに大いに役立ちます。
Re: モデル結果に球状度テストが表示されない詳細な回答をどうもありがとうございました! 時間をかけて概念を説明し、私のデータに基づいた実際の例を提供していただき、本当に感謝しています!
ステファニー
Re: モデル結果に球状度テストが表示されないステファニー、
データにゼロがありましたが、欠損値はありませんでした。 私が受け取ったエラーは「エラーの自由度が不十分です」でした。各治療グループに 2 df を使用すると、各期間に 8 df が得られます (繰り返し)。そのため、テストには 4 つの期間しか許可されないと予想していました。 公平を期すため、またはデータに見られるものを示すために、4、12、72、および 120 を使用すると、球形の問題が示されます。
実際、あなたのデータセットは非常に興味深いものです。材料の結果の重要な違いに注目するのに、統計テストは必要ないと思います。 データは成長パターンを示しています。
添付したワイド データ セットを使用して、多変量解析を使用して共分散行列を作成し、[共分散] を選択します。 共分散構造 (および相関関係) は、測定値があまり変化していない初期と後期で大きく異なることがわかります。再度、データと共分散を確認する必要があります。検定なしで球面性ルールに違反していることがわかります。私の意見では、p 値はここでは価値がありません。
したがって、次のステップは別のテストを選択することです。 少なくとも、反復測定の時系列コンポーネントをモデル化する必要があります。(以下の提案を参照してください。)
Measured ValuesMeasured Values測定値
Weibull Growth ModelsWeibull Growth Modelsワイブル成長モデル
Predicted vs. ActualPredicted vs. Actual予測対実際
違いを定量化したい場合は、各治療グループの成長をモデル化することをお勧めします.上の写真は、測定値、ワイブル成長曲線を使用した Fit Curves の結果、および性能を示しています。 Weibull Growth モデルは JMP13 にはありませんが、JMP14 では利用できます。 予測値はデータ テーブルに保存され、線 y=x で実際に対してプロットされます。両方のスクリプトは、スタック バージョンのテーブル (添付) に保存されます。JMP のバージョンによっては、Fit Curves スクリプトが機能しない場合があります。
BF 処理の不安定性を調査する必要があります。 材料、箱の場所、温度などの環境が、リン濃度の測定値の精度に影響を与えている可能性がありますか?
