모델 결과에 구형도 테스트가 표시되지 않음사람들이 내 말을 기꺼이 듣는다면 반복 측정 ANOVA에 대한 구형도 테스트를 실행하는 데 두 가지 질문이 있습니까?
내 실험과 데이터에 대한 설명은 다음과 같습니다. 내 실험에는 물에서 인을 제거하기 위해 다양한 필터 매체를 테스트하는 것이 포함되었습니다. 4개의 필터 매체를 3중으로 나타내는 총 12개의 상자(내 "주체")가 있습니다. 내 JMP 데이터 테이블에서 각 행은 상자를 나타내며 내 열에는 "ID" 열(필터 상자의 경우 기본적으로 1-12개), "치료"("BF"라는 레이블이 붙은)라는 필터 매개체 열이 있습니다. , "NF", "NS" 및 "WS" 및 각 복제에 대해 3회 반복) 및 후속 컬럼은 각 시점(총 11개 시점, 고르지 않은 간격)에 대한 인 농도입니다. 이 게시물에 내 데이터 파일도 포함했습니다.
그래서 내 질문:
1.) 내 데이터에 대해 반복 측정 ANOVA로 혼합 모델 테스트를 수행했는데 JMP 기사에 구형도 테스트를 위반할 경우 F 값을 조정해야 하는지 알아보기 위해 구형도 테스트를 해야 한다고 나와 있습니다. 구형도를 테스트하려면 다변량 테스트를 수행해야 합니다. 그러나 특정 시점에 대해 누락된 데이터가 있고 다변수 접근 방식에서 데이터가 누락된 경우 JMP는 전체 주제를 버립니다. 이것이 제가 혼합 모델 접근 방식을 선택한 이유입니다(대상이 12개뿐입니다). 그러면 다변량 접근이 필요한 것으로 보이는 구형도 테스트를 어떻게 수행할 수 있습니까?
2.) 나는 또한 내 데이터의 하위 집합에 대해 다변량 접근 방식을 사용하여 적어도 구형도에 대한 하위 집합까지 반복 측정 ANOVA를 수행하려고 합니다. 내 데이터로 MANOVA 모델을 실행하려고 했지만 결과에 구형도 테스트가 표시되지 않았습니다. 내 "y" 값인 시점(11개의 시점)을 줄이면 구형성 테스트가 나타나지만 포함하는 시점의 수에 따라 Mauchly 기준 중요하거나 중요하지 않습니다. 나는 일반적으로 통계에 익숙하지 않아서 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 사람이 있는지 궁금합니다.
내가 설명한 대로 구형도 테스트가 작동하는 이유를 아는 사람이 있습니까? 다변량 접근법이 필요하지 않은 구형도 테스트를 위한 다른 옵션이 있습니까?
입력해 주셔서 감사합니다! 나는 통계에 전혀 강하지 않으므로 도움을 주시면 감사하겠습니다!
스테파니
Re: 모델 결과에 구형도 테스트가 표시되지 않습니다.구형도 테스트가 JMP에 표시되지 않는 것과 비슷한 문제가 있습니다. 내 데이터가 그다지 많은 것을 말해주지 않기 때문이거나 샘플 크기 문제 때문이라는 느낌이 들지만 불행히도 확실히 알기에는 너무 미숙합니다. 부분 상관 상자를 선택하여 구형도의 가정이 어쨌거나(테스트 없이) 위반되었는지 확인할 수 있습니까? 내 데이터 세트를 첨부했습니다. 모든 도움에 큰 도움이 될 것입니다.
Re: 모델 결과에 구형도 테스트가 표시되지 않습니다.자세한 답변 정말 감사합니다! 시간을 내어 개념을 설명하고 제 데이터를 기반으로 한 실제 예를 제공해 주셔서 정말 감사합니다!
스테파니
Re: 모델 결과에 구형도 테스트가 표시되지 않습니다.스테파니,
귀하의 데이터에 0이 있지만 누락된 값은 없습니다. 내가 받은 오류는 "불충분한 오류 자유도"였습니다.각 기간(반복)에 대해 8df를 제공하는 각 처리 그룹에 대해 2df를 사용합니다.그래서 저는 시험에 4개의 기간만 허용될 것이라고 예상했습니다. 공정하거나 데이터에서 보이는 것을 보여주기 위해 4, 12, 72 및 120을 사용하면 구형 문제가 표시됩니다.
실제로 귀하의 데이터 세트는 매우 흥미 롭습니다.재료 결과의 중요한 차이를 기록하기 위해 통계 테스트가 필요하다고 생각하지 않습니다. 데이터는 성장 패턴을 나타냅니다.
첨부한 넓은 데이터 세트를 사용하여 다변량 분석을 사용하여 공분산 행렬을 만들고 공분산을 선택합니다. 공분산 구조(및 상관관계)가 초기 기간과 측정된 값이 크게 변하지 않는 후기 기간에 대해 상당히 다르다는 것을 알 수 있습니다.다시 데이터와 공분산을 살펴봐야 합니다. 구형 규칙이 테스트 없이 위반되었음을 알 수 있습니다.제 생각에는 p-값은 여기서 가치가 없습니다.
따라서 다음 단계는 다른 테스트를 선택하는 것입니다. 최소한 반복 측정에 대한 시계열 구성 요소를 모델링해야 합니다.(아래 제안 참조)
Measured ValuesMeasured Values측정값
Weibull Growth ModelsWeibull Growth Models Weibull 성장 모델
Predicted vs. ActualPredicted vs. Actual 예측 대 실제
차이를 정량화하려면 각 치료 그룹의 성장을 모델링하는 것이 좋습니다.위의 그림은 측정값과 Weibull Growth 곡선을 사용한 Fit Curve 결과 및 성능을 보여줍니다. Weibull 성장 모델은 JMP13에는 없지만 JMP14에서는 사용할 수 있습니다. 예측 값을 데이터 테이블에 저장하고 y=x 선으로 실제 값과 비교하여 플로팅했습니다.둘 다에 대한 스크립트는 스택 버전의 테이블(첨부됨)에 저장됩니다.Fit Curves 스크립트는 JMP 버전에 따라 작동하지 않을 수 있습니다.
BF 치료의 불안정성을 조사해야 합니다. 인 농도에 대한 판독값의 정확도에 영향을 줄 수 있는 물질, 상자의 위치 또는 온도와 같은 환경에 무언가가 있습니까?
